Atrous convolution公式的图片
时间: 2024-05-27 12:11:16 浏览: 13
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。
相关问题
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空洞卷积
Atrous Convolution,也叫做Dilated Convolution或者Spatially Atrous Convolution,是一种卷积神经网络中的操作,可以增加卷积核的感受野,从而在不增加参数数量的情况下提高网络的性能。
在传统的卷积操作中,卷积核大小和步长是固定的,无法改变。而在Atrous Convolution中,卷积核在进行卷积操作时会在空间上插入一些空洞(也就是dilation rate不为1),使得卷积核的感受野变大,可以覆盖更多的信息。
举个例子,假设我们有一个3x3的卷积核,如果步长为1,则每次卷积操作可以得到一个2x2的输出。但是如果我们在卷积核中插入一个空洞,则可以扩大卷积核的感受野,使得每次卷积操作可以得到一个3x3的输出。
Atrous Convolution在语义分割、图像生成等任务中得到了广泛的应用,可以有效地提高网络的性能。
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