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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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
# 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 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
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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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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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
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
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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卷积常用在信号处理中，而图像信息可以看作一种信号。 文章目录前言一、图像卷积是什么？二、函数介绍1.函数原型2.函数解释总结参考文献 前言图像处理中，平滑、模糊、去燥、锐化、边缘提取等等工作，其实都可以通过卷积操作来完成 一、图像卷积是什么？在计算机看来，数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘
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2023-08-13 11:59:11
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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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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
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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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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膨胀(扩张、空洞)卷积
原创
2022-07-16 00:29:22
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图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程，与图像腐蚀相似，图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处，如果原图像中某个元素被结构元素覆盖，但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同，那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中
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2023-08-21 11:11:18
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[1] python实现膨胀与腐蚀[2] 图像腐蚀与图像膨胀（Python篇）[3] OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀【推荐】膨胀cv2.dilate(img, kernel, 1)腐蚀cv2.erode(img, kernel, iterations=1)开运算开运算：先腐蚀，再膨胀cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel,
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2023-08-04 12:21:23
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