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
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2024-01-11 08:24:40
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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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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
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2024-04-15 13:47:21
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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
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2023-10-13 00:04:05
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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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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
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2024-03-15 15:48:59
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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
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2024-07-11 15:20:40
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在搭配深度学习多个卷积层时我们经常要计算卷积层的输出张量的尺寸大小，可以用如下公式计算：1, 公式卷积层输出尺寸： o = ⌊(i + 2p - k) / s⌋ + 1 式中，i:输入尺寸；o:输出尺寸；p:padding；k: kernel_size；s: stride。⌊…⌋表示向下取整。2, 推导过程 这个公式不用死记，下面我用非常便于理解的方法描述这个推导。卷积就是对相邻的一片数据进
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2024-03-29 07:13:43
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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
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2024-10-22 14:50:33
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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
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2023-12-25 21:00:48
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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
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2024-10-25 13:12:44
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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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文章目录分组卷积 Group Converlution1、由来和用途2、常规卷积和分组卷积的区别2.1、常规卷积：常规卷积的运算量：2.2、分组卷积：3、分组卷积的作用4、深度可分离卷积总结:先做分组卷积，再做1 x 1卷积深度可分离卷积代码参考博客: 分组卷积 Group Converlution1、由来和用途分组卷积最开始被使用在经典入门卷积神经网络AlexNet上，用于解决显存不足的问题。
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2024-05-29 07:23:02
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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
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2024-02-02 11:52:54
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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
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2024-04-15 13:35:52
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先上采样再下采样FCN因为fcn取消了cnn最后三层的全连接层，变成卷积层，使得它可以接受任何尺寸的输入图像。 尝试了三种预测结构直接进行32倍的上采样，然后逐个像素预测8s和16s则采用了更多层的浅层特征和上采到相同尺寸特征图在进行相加融合。U-NET在FCN的论文中提到8s的效果是最好的，如果我们将16s和32s去掉，转过来看，其实也是给u型结构 u net相比较fcn，他的上采样特征图拥有更
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2024-01-05 16:46:48
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这是专栏《分割模型解读》的第3篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。前两篇文章介绍了编解码分割
原创
2022-10-12 15:15:24
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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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# PyTorch图像分割科普文章
在计算机视觉的众多任务中，图像分割是一项重要的任务。它旨在对图像中的每个像素进行分类，帮助我们更好地理解图像内容。PyTorch作为深度学习领域中一个流行的框架，为图像分割提供了强大的支持。本文将介绍图像分割的基本概念，使用PyTorch的基本步骤，并通过代码示例展示如何实现一个简单的图像分割模型。
## 图像分割基本概念
图像分割是一种将图像划分为若干部
原创
2024-09-16 06:25:29
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当前堆叠许多卷积和池化操作的深度模型面临着这些问题：1、有效感受野非常有效；2、不能很好的进行上下文建模；3、当前卷积神经网络无法有效建模相距较远的区域之间的全局关系；......这时候，就需要引出咱们今晚的重头戏——图卷积网络，它是指建模任意区域之间的关系转换为学习交互空间中节点的交互。图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据，并深入发掘其特征和规律，例如 PageRank 引用网络、社交网络
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2023-10-25 10:16:58
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