null convolution

零卷积（Null Convolution）是一种特殊的卷积操作，也被称为空洞卷积（Dilated Convolution）或扩张卷积（Dilated Convolution）。在零卷积中，卷积核的某些位置被填充了零，这样可以在保持原始特征图尺寸的同时增加感受野（ receptive field），从而捕捉更广泛的上下文信息。

零卷积的主要思想是通过在卷积核的元素之间插入零元素来扩展卷积核的感受野。这样做可以有效地增加卷积层的感受野大小，从而更好地捕捉图像中的全局和长距离依赖关系。

零卷积在许多计算机视觉任务中被广泛使用，如语义分割、目标检测和图像生成等。通过增加卷积层的感受野，可以提供更多的上下文信息，从而改善模型在这些任务中的性能。

相关问题

zero convolution

Zero convolution是指卷积核中所有的权重都为零的情况。在卷积神经网络中，卷积核的作用是提取输入数据的特征。如果卷积核中的权重都为零，那么卷积操作的结果将始终为零，无法提取任何有用的特征。因此，zero convolution是一种无效的卷积操作，不会对网络的学习和预测产生任何影响。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [卷积神经网络中的基本概念](https://blog.csdn.net/qq_38882709/article/details/108306904)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

group convolution

Group convolution（分组卷积）是一种卷积运算的方法，它可以将输入的特征图分成多个组，并对每个组进行独立的卷积计算。在每个组内部，使用常规的卷积运算（也称为Depthwise Convolution）对特征图进行处理，然后再使用Pointwise Convolution对各个组的输出进行整合得到最终的特征图。这种分组的方式可以减少卷积运算的参数量，并且可以在参数量相同的情况下构建更深的神经网络。相比于传统的常规卷积，group convolution可以有效地减少参数数量，提高模型的效率和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【 group convolution (分组卷积)详解】](https://blog.csdn.net/weixin_49117441/article/details/122648894)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [dgconv.pytorch:动态分组卷积和可分组的ConvNet的PyTorch实施与预训练的G-ResNeXt模型](https://download.csdn.net/download/weixin_42133861/17819550)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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