膨胀卷积，也叫空洞卷积，Dilated Convolution，也有叫 扩张卷积；空洞卷积 是 2016在ICLR(International Conference on Learning Representation)上被提出的，本身用在图像分割领域，被deepmind拿来应用到语音(WaveNet)和NLP领域，它在物体检测也发挥了重要的作用，对于小物体的检测十分重要 普通卷积&nb
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2024-01-03 17:10:58
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文章目录前言一、膨胀卷积二、gridding effect三、使用多个膨胀卷积的时候，怎样设置膨胀系数？四、膨胀系数设置建议五、是否应用HDC设计准则的分割效果对比六、总结参考资料 前言这篇博文主要来介绍一下膨胀卷积的知识，膨胀卷积（Dilated convolution）也叫做空洞卷积（Atrous convolution）。我第一次接触到这个词实在看deeplabv3+的论文的时候碰见的这个
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2024-01-14 19:22:18
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TensorFlow实现卷积、反卷积和空洞卷积 TensorFlow已经实现了卷积（tf.nn
原创
2022-08-24 17:04:47
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卷积运算和卷积核 图像运算中经常会碰到卷积运算这个讲法, 初看不知道具体含义, 其实非常简单, 工作原理如下: 首先提供一个小的矩阵, 一般是3*3
原创
2023-11-30 13:56:23
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概述卷积的实质： 数学角度：==卷积实际上是一种积分运算，而且是线性运算(从离散角度理解),用来求两个曲线重叠区域的面积，可以看作加权求和。==，实际上积分就是极限求和。所以离散和连续并没有本质区别。信号角度：对信号进行滤波卷积定理可以将时空域的卷积等价位频域的相乘，进而利用FFT等快速算法，可以节约很大的运算成本卷积分为: * 连续卷积 * 离散卷积注:二者的区别实际上就是连续和离散的区别,
空洞卷积的应用处：空洞卷积（dilated convolution）是针对图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息而提出的一种卷积思路。利用添加空洞扩大感受野，让原本3x3的卷积核，在相同参数量和计算量下拥有5x5（dilated rate =2）或者更大的感受野，从而无需下采样。扩张卷积（dilated convolutions）又名空洞卷积（atrous convolutions），
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2024-01-12 14:42:56
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反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；（ZFNet可视化）FCN全卷积网络中，由于要对图像进行像素级的分割，需要将图像尺寸还原到原来的大小，类似upsampling的操作，所以需要采用反卷积；GAN对抗式生成网络中，由于需要从输入图
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2024-03-26 10:22:44
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详细讲解了卷积和积分的原理和方法，很有用奥。
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2015-03-31 09:51:30
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文章目录1. 卷积2. 反卷积3. casual conv4. dilated conv要如何理解dilated conv呢？？5.dilated conv改进 1. 卷积卷积(Convolutional)：卷积在图像处理领域被广泛的应用，像滤波、边缘检测、图片锐化等，都是通过不同的卷积核来实现的。在卷积神经网络中通过卷积操作可以提取图片中的特征，低层的卷积层可以提取到图片的一些边缘、线条、角等
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2023-12-15 11:48:52
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深度学习卷积和信号卷积的区别是许多数据科学家和工程师需掌握的重要内容。在这篇博文中，将系统化地整理关于这两者的不同之处，从环境准备到生态扩展，详细阐述整个过程。
### 环境准备
在讨论深度学习卷积和信号卷积之前，我们需要确保相关技术栈的兼容性。如下所示，选择合适的工具和框架是至关重要的。
```mermaid
quadrantChart
title 技术栈匹配度
x-axi
概述OpenCV在使用卷积进行图像处理过程种，如何处理边缘像素与锚定输出两个技术细节一直是很多人求而不得的疑惑。其实OpenCV在做卷积滤波时会对图像进行边界填充，实现对边缘像素的卷积计算的支持，不同填充方式与不同锚定点会得到图像卷积输出不同的结果。边界填充我们首先来看一下OpenCV种支持标准卷积边缘填充做法，OpenCV支持的有如下几种卷积边缘填充算法：常量边界BORDER_CON
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2024-09-12 19:18:41
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文章目录一、卷积有什么用？二、卷积是怎么提取特征的？ 一、卷积有什么用？卷积作用是为了进行特征提取 因为输入的信息中可能只有一小部分是对我们解决问题有帮助的，这些信息比较关键，这时候只提取这部分信息就可以了。 比如下面我们有以下图片数据，我们现在的任务是对衣服的款式进行判断，判断它是上衣还是裤子，或者是裙子 那对于这个任务来说，颜色这个信息就不重要，我们不需要通过颜色来判断一个衣服是上衣还是裤子
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2024-01-15 09:10:15
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反卷积，又称转置卷积，经常用于上采样。1. 多对一和一对多常规卷积将输入矩阵中多个元素映射到输出矩阵中的一个元素，属于“多对一”的关系；反卷积则是将输入矩阵中的一个元素映射到输出矩阵中的多个元素（即：输出矩阵中，有多个元素都跟输入矩阵中这一个元素有关），属于“一对多”的关系；之所以称反卷积为转置卷积，是因为从矩阵运算的角度来看，反卷积的卷积矩阵的形状恰好是常规卷积的卷积矩阵形状的转置；
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2024-01-04 08:52:31
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一、基本概念1.卷积（Convolution)卷积是一个物理和数学的概念，可以理解为，系统某一时刻的输出是由多个输入共同作用（叠加）的结果。 卷积公式如下：详细讲解可以看【从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”，“卷积”意义的3次改变】实质上，卷积就是对信息（信号）进行“过滤”（滤波），它能够“过滤出”我们感兴趣、对我们有用的信息。在这里的卷积和物理数学上的概念不一同，在图像的卷积操
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2023-10-13 00:00:54
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反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning中。随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被
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2023-09-10 11:21:43
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这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。之前只是知道1x1的卷积核用在Inception模块中具有降维的作用，并没有认真的思考它是怎么样实现降维的，以及它还有哪些作用。控制特征图的深度1x1的卷积核由于大小只有1x1，所以并不需要考虑像素跟周边像素的关系，它主要用于调节通道数，对不同的通道上的像素点进行线性组合，然后进行非线性化操作，可以完成升维和降维的功能。如下图所示，选择2个1
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2024-07-22 17:22:44
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目录什么是空洞卷积为什么需要空洞卷积卷积的问题空洞卷积的好处总结空洞卷积存在的问题潜在问题 1：The Gridding Effect潜在问题 2：Long-ranged information might be not relevant.解决办法 什么是空洞卷积 Dilated/Atrous Convolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积) 或者是 Convolution with ho
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2024-08-06 20:28:38
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1 单层卷积网络（One layer of a convolutional network） 假设经过两次卷积运算，最终各自形成一个卷积神经网络层，然后增加偏差（它是一个实数），通过线性函数（ Python 的广播机制）给这 16 个元素都加上同一偏差，然后应用非线性激活函数 ReLU，输出结果是一 ...
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2021-07-27 20:46:00
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分组卷积 之间看分组卷积示意图。 不分组： 分两组： 分四组： 以此类推。当然，以上都是均匀分组的，不均分也是可以的。至于分组卷积有什么好处，很明显，可以节省参数量。假设不使用分组时，卷积核的参数量为： $n = k^2c_1c_2$ 其中$k,c_1,c_2$分别表示卷积核宽度，输入通道数，输出通
原创
2022-01-14 16:33:58
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# 卷积神经网络卷积和池化
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，在图像识别、计算机视觉等领域有广泛的应用。其中，卷积和池化是CNN中的两个重要操作，它们帮助网络提取特征、减少参数数量，提高模型性能。
## 卷积操作
卷积操作是CNN中的核心操作之一，通过卷积操作可以提取输入数据的特征。卷积操作的本质是将一个滤波器（也称为卷积核）
原创
2024-03-11 03:56:11
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