Atrous convolution公式的图片

抱歉，我是语言模型AI，无法提供图片。但是我可以告诉你，Atrous convolution的公式如下：

$$y_{i}=\sum_{k=1}^{K}w_{k} \cdot x_{i+r \cdot k}$$

其中，$w_{k}$是卷积核的权重，$x_{i+r \cdot k}$是输入张量的第$i+r \cdot k$个元素，$r$是卷积核的采样率或空洞率，$K$是卷积核的大小。

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Atrous convolution的公式在那些网站可以找到

Atrous convolution的公式可以在以下网站找到：

1. TensorFlow官方文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/atrous_conv2d
2. PyTorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.conv2d.html#torch.nn.functional.conv2d
3. Deep Learning Book：http://www.deeplearningbook.org/contents/convnets.html
4. Towards Data Science博客：https://towardsdatascience.com/review-dilated-convolution-semantic-segmentation-9d5a5bd768f5
5. Medium博客：https://towardsdatascience.com/understanding-2d-dilated-convolution-operation-with-examples-in-numpy-and-tensorflow-with-d376b3972b25

atrous convolution

Atrous convolution，又称为空洞卷积，是卷积运算的一种变体。在传统的卷积运算中，卷积核在图像上移动时每次只能移动一个像素。而在空洞卷积中，卷积核可以以固定的间隔移动，这样可以增加感受野，提高网络的感知能力。常用于图像分类和语音识别等领域。