Convolutions包含Kernel size，Stride，PaddingDialated Convolutions膨胀卷积给卷积层引入了另外一个参数命名为膨胀率（dilation rate）。这个参数定义了kernel中的值之间的间隔，dilation rate为2的一个3x3的kernel将和一个5x5的kernel拥有相同的感受野，同时只使用了9个参数。想象一下，获取一个5x
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、膨胀卷积Dilated Convolutions，翻译为扩张卷积或空洞卷积。扩张卷积与普通的卷积相比，除了卷积核的大小以外，还有一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示扩张的大小。扩张卷积与普通卷积的相同点在于卷积核的大小是一样的，在神经网络中即参数数量不变，区别在于扩张卷积具有更大的感受野。感受野是卷积核在图像上看到的大小，例如5x5的卷积核的感受野大小为25。二、膨胀卷积
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2023-10-20 16:43:17
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膨胀卷积 Dilated Convolution 也叫空洞卷积 Atrous Convolution 膨胀系数dilation rate $r=1$时就是普通卷积，上图中的膨胀系数$r=2$ 为什么要引入膨胀卷积？ 因为maxpooling进行池化操作后，一些细节和小目标会丢失，在之后的上采样中无法 ...
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2021-10-23 17:08:00
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你这个图展示的是 膨胀因果卷积（dilated causal convolution） 的典型结构，其中：横轴表示时间序列输入（x₁ 到 x_L）；纵轴每一层是不同膨胀因子（d=1,2,4）；每个输出 只依赖于当前及过去的输入（因果性）；每层卷积的膨胀因子 d呈指数级扩展；卷积核大小固定为 。? 为什么膨胀卷积能放大感受野？✅ 原因：指数级增长的连接跨度在普通卷积中，每一层的输出只能“看见”它相
因果卷积 膨胀卷积 混合膨胀卷积因果卷积：常用于CNN网络处理序列问题因果关系：时间t的状态预测依赖于前t-1个状态。如果想要考虑长距离的变量之间的影响，需要增加卷积层数来增大感受野，但网络过深会导致梯度下降，训练复杂，所以提出了空洞卷积（膨胀卷积）膨胀卷积： 在卷积核中增加空洞来增加感受野，不增加过多的计算，但可以使得神经网络在同样的层数下，拥有更大的感受野膨胀系数=1就
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2024-05-31 10:12:33
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卷积和膨胀卷积在深度学习中，我们会碰到卷积的概念，我们知道卷积简单来理解就是累乘和累加，普通的卷积我们在此不做赘述，大家可以翻看相关书籍很好的理解。最近在做项目过程中，碰到Pytorch中使用膨胀卷积的情况，想要的输入输出是图像经过四层膨胀卷积后图像的宽高尺寸不发生变化。开始我的思路是padding='SAME'结合strides=1来实现输入输出尺寸不变，试列好多次还是有问题，报了张量错误的提示
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2021-04-06 16:46:57
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前言：本文的个别内容、图片出自各个博客，但是因时间较久目前找不到原作者链接，如有需要，烦请各位原作者联系我。目录一、什么是膨胀卷积？为什么要用膨胀卷积二、膨胀卷积的特点（优点）三、膨胀卷积特点的理解1、先看特点②：可以保证输出的特征映射（feature map）的大小保持不变2、膨胀卷积特点1:增大了卷积核的感受野 四、膨胀卷积的问题4.1 gridding effect4.2长距离的信
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2023-08-30 16:20:04
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引言这篇文章是写给那些想要学习或者回顾如何在 Keras 建立一个基本卷积神经网络的人的。本文所基于的数据集是 Fashion-Mnist 数据集(数据集链接：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist)。在本文中，我们将解释如何：1. 在 Pytorch 建立一个基础的 CNN；2. 运行神经网络；3. 保存和加载checkpoints；数据
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2024-06-12 20:19:57
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卷积的作用图像处理和提取特征各种类型的卷积带孔卷积带孔卷积实现时并不是在卷积核的“孔”里填0，而是在feature map上跳着卷积。 参数rate表示每隔（rate-1）个像素采样 优点：扩大感受野。分组卷积顾名思义，则是对输入feature map进行分组，然后每组分别卷积。假设输入feature map的尺寸仍为C∗H∗W，输出feature map的数量为N个，如果设定要分成G个group
对图像做卷积： void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst,
const CvMat* kernel,
CvPoint anchor=cvPoint(-1,-1));
#define cvConvolve2D cvFilter2D 输入图像.
dst
一、背景论文：Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions 大部分图像分割的框架都是经历一系列的卷积和下采样的模块之后，再不断与之前卷积结果跨层融合经历一系列卷积和上采样模块的过程，只不过大家融合的方式不尽相同，FCN是逐像素直接相加，U-NET是通道维度拼接，DFAnet是矩阵相乘，但大体框架是一样的，主要还
卷积（多 >1 的映射） 本质：在对输入做9 >1的映射关系时，保持了输出相对于input中的位置性关系 对核矩阵做以下变形：卷积核的滑动步骤变成了卷积核矩阵的扩增 卷积的矩阵乘法变成以下形式：核矩阵重排，输入featuremap变形为向量 反卷积（1 >多 的映射） deconvlution/tr
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2020-07-28 19:04:00
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const int kernel_extent = dilation_data[i] * (kernel_shape_data[i] - 1) + 1; 上面的代码描述了卷积核的膨胀操作，我们不妨来做个假设，卷积核为3*3的，膨胀系数为2，那么，卷积核膨胀之后，卷积核的单边尺寸就变成了2*(3-1)+1，即卷积核的尺寸变成了5*5，笔者在最初看到这一行代码的时候相
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2023-12-02 22:46:30
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一、基础知识增加输出单元的感受野，一般可以通过三种方式实现：增加卷积核的大小增加层数（比如两层3 × 3 的卷积可以近似一层5 × 5 卷积的效果）在卷积之前进行池化操作其中第1，2种方法会引入额外参数，第三种方法会丢失信息。 膨胀卷积是一种不增加参数数量，同时增加输出单元感受野的一种方法。空洞卷积通过给卷积核插入“空洞”来变相地增加其大小（跳过部分）．如果在卷积核的每两个元素之间插入? − 1
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2023-11-20 09:01:26
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# Python 膨胀卷积核的科普
在图像处理领域，膨胀卷积核是一种非常重要的工具。它通常用于对图像进行形态学操作，能够帮助我们提取形状、消除噪声等。本文将介绍什么是膨胀卷积核，并给出具体的代码示例，帮助您更好地理解这一概念。
## 什么是膨胀卷积核？
膨胀（Dilation）是一种形态学操作，可以用在二进制图像或灰度图像上。它的基本思想是根据图像中的前景像素，扩展这些像素周围的区域。换句话
原创
2024-09-23 04:54:43
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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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# 卷积GRU在PyTorch中的实现
随着深度学习的发展，循环神经网络（RNN）以及其变种门控循环单元（GRU）在处理序列数据方面展现出了显著的效果。为了进一步提升模型性能，研究者们将卷积操作与GRU相结合，形成了卷积GRU（ConvGRU）结构。
在本文中，我们将探讨卷积GRU的原理，并提供一个使用PyTorch实现的代码示例。
## 什么是卷积GRU？
卷积GRU是将卷积层引入GRU
原创
2024-10-06 05:07:23
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卷积层1. 1d/2d/3d卷积Dimension of Convolution卷积运算：卷积核在输入信号(图像)上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。 卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取，所以在深度学习当中，可以把卷积核看成是特征提取器的检测器 AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学
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2024-08-08 10:30:20
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首先，来谈谈我是如何一步步接触Dilated Convolution （后文都叫空洞卷积了）的。在一次机缘巧合下，我恰巧瞅到师姐的论文， 干什么的。...
原创
2023-04-04 21:05:44
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