atrous convolution
时间: 2023-05-01 21:00:28 浏览: 61
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。
相关问题
switchable atrous convolution的作用
Switchable Atrous Convolution是一种卷积神经网络中的卷积操作,它的作用是增加卷积神经网络的感受野(receptive field),从而提高网络对输入图像的理解和预测能力。
具体来说,Switchable Atrous Convolution是一种基于可切换空洞卷积(可变空洞卷积)的方法,通过调整卷积操作中的空洞率(dilation rate),可以实现不同范围内的信息提取。与传统的卷积操作相比,Switchable Atrous Convolution可以同时使用多个空洞率,从而在不同层级上对图像进行感知和理解,提高了网络对不同尺度物体的检测和识别性能。
总之,Switchable Atrous Convolution可以帮助卷积神经网络更好地理解图像,提高网络的感受野和对不同尺度物体的理解能力,从而提高图像分类、目标检测和语义分割等任务的性能。
deeplab: semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected crfs
Deeplab是一种使用深度卷积网络、空洞卷积和全连接CRFs的语义图像分割方法。它能够对图像中的每个像素进行分类,从而实现对图像的精细分割。其中,空洞卷积可以增加感受野,提高分割的准确性;全连接CRFs可以对分割结果进行后处理,进一步提高分割的质量。