空洞卷积 Convolution with holes 是在标准的卷积映射（convolution map ）里注入空洞，以此来增加感受野（ reception field），捕获多尺度上下文信息。空洞卷积实际卷积核大小K： &
一、空洞卷积的提出空洞卷积（atrous convolutions）又名扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个称为 “扩张率(dilation rate)”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。该结构的目的是在不用pooling（pooling层会导致信息损失）且计算量相当的情况下，提供更大的感受野。 顺便一提，卷积结构的主要问题如下： 池化层不可学
一、空洞卷积1.1 普通小卷积核卷积-池化-再上采样会出现的问题Up-sampling / pooling layer (e.g. bilinear interpolation) is deterministic. (a.k.a. not learnable)内部数据结构丢失；空间层级化信息丢失。小物体信息无法重建 (假设有四个pooling layer 则 任何小于 2^4 = 16 pixel
转载
2024-04-15 13:47:21
112阅读
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），
转载
2024-01-12 14:42:56
221阅读
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
转载
2024-01-03 17:10:58
139阅读
图1 卷积网络中的 layers目录（1）卷积层（2）本文章设计的函数列表，以及函数的参数解读（3）代码示例（4）空洞卷积 （1）卷积层卷积本是分析数学中的一种运算，在深度学习中使用的卷积运算通常是离散的。作为卷积神经网络中最基础的组成部分，卷积的本质是用卷积核的参数来提取数据的特征，通过矩阵点乘运算与求和运算来得到结果。如图2 所示为一个基本二维卷积的运算过程，公式为y=ωx+b。这
转载
2024-01-11 08:24:40
110阅读
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
转载
2024-01-14 19:22:18
1180阅读
16年论文，原理以及API，能学点是点吧，哎，现在科研进展的太快了，跟着费劲……
一、空洞卷积的提出空洞卷积（atrous convolutions）又名扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个称为 “扩张率(dilation rate)”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。该结构的目的是在不用pooling
转载
2024-02-02 11:52:54
150阅读
经过几天的学习理论知识和实践，终于把unet跟空洞卷积结合了。 还没看过空洞卷积的请看下面链接空洞卷积理论知识代码uent.pyimport numpy as np
import os
import skimage.io as io
import skimage.transform as trans
import numpy as np
from tensorflow.keras.models i
转载
2023-10-13 00:04:05
712阅读
介绍 关于空洞卷积的理论可以查看以下链接，这里我们不详细讲理论：1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015.
2.Yu, Fisher, and
转载
2024-10-22 14:50:33
39阅读
import winnt
from torch.nn import Conv1d
import torch.nn as nn
import torch
"""torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数，形状由可变参数sizes 定义.
torch.randn(*sizes, out=None) → T
转载
2024-10-25 13:12:44
329阅读
2016年提出的空洞卷积广泛应用于语义分割与目标检测等任务中空洞卷积(膨胀卷积/扩张卷积) Dilated/Atrous Convolution空洞卷积是一种不增加参数量(运算量)同时增加输出单元感受野的一种方法。Atrous 卷积，就是带洞的卷积，卷积核是稀疏的此外，空洞卷积还可以捕获多尺度上下文信息。通过设置不同的dilation rate，感受野就会不一样，也即获取了多尺度信息。多尺度信息在
转载
2024-03-15 15:48:59
61阅读
空洞卷积的意义空洞卷积（Dilated/Atrous Convolution）最初是为解决图像语义分割的问题而提出的。常见的图像分割算法通常使用池化层来增大感受野，同时也缩小了特征图尺寸，然后再利用上采样还原图像尺寸。特征图缩小再放大的过程造成了精度上的损失，因此需要有一种操作可以在增加感受野的同时保持特征图的尺寸不变，从而代替池化与上采样操作，在这种需求下，空洞卷积就诞生了。空洞卷积的定义空洞卷
转载
2024-04-15 13:35:52
47阅读
Pytorch中的卷积、空洞卷积和组卷积标准卷积Conv2d具体操作空洞卷积组卷积参考文献 标准卷积Conv2d最基础的卷积。下面图虽然丑了点，但足够说明问题了。 注： （1） kernel的值在初始化中是随机生成的，可以每个值之间都不一样。 （2）每个通道只对应一个bias值。具体操作torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size
转载
2023-12-25 21:00:48
102阅读
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
转载
2024-08-06 20:28:38
227阅读
从这几年的分割结果来看，基于空洞卷积的分割方法效果要好一些，为此，拿出两天时间来重新思考下空洞卷积问题。
- . -语义分割创新该怎么做呢。
引言空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)，广泛应用于语义分割与目标检测等任务中，语义分割中经典的deeplab系列与DUC对空洞卷积进行了深入的思考。目标检测中SSD与RFBNet，同样使用了空洞卷积。标准卷积
空洞卷积 dilated convolution 多了一个 参数 称之为 dilation rate 指的是kernel的间隔数量(e.g. 正常的 convolution 是 dilatation rate 1)。 k = k+(d-1)*(k-1) k:卷积核的尺寸，d:dilation rat
转载
2021-02-18 23:46:00
1012阅读
2评论
文章：MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS 读到这篇论文，参考了博客： 摘要： 在语义分割中，我们开发了一个新的卷积网络模块，专门设计用于密集预测。该模块在不丢失分辨率的情况下，采用了卷积法对多尺度上下文信息进行了系统化处理。该体系结构基于这样一个假设，即扩展的解决方案支持在不损失分辨率或覆
转载
2024-07-11 15:20:40
98阅读
Dilated Convolutions，中文一般称为空洞卷积或者扩张卷积，是一种改进的图像卷积方法。
扩张卷积工作示意图如下：
图a是普通的卷积，感受野是3*3，相当于扩充dilation=0
图b是扩张卷积，感受野是7*7，dilation=2
图c是扩张卷积，感受野是15*15，dilation=4
扩张卷积中多了一个扩充率参数（dilation rate），用来控制扩张（空洞填充）
转载
2018-07-20 07:52:00
265阅读
2评论
转载
2021-08-30 10:41:09
300阅读
