dilated resnet

Dilated Residual Networks（DRN）是在残差网络的基础上加入了膨胀卷积（dilated convolution）的一种神经网络结构。膨胀卷积可以增大卷积核的感受野，使得网络可以捕捉更广阔范围的上下文信息，从而提高了网络的感知能力。在DRN结构中，为了避免gridding现象的产生，需要去除最后两层的残差连接。此外，DRN结构在保持特征图尺寸不再减小的同时，通过增加卷积核的膨胀系数来提高网络的感受野。

相关问题

unet resnet

UNet是一种常用于图像分割的神经网络结构，而ResNet是一种用于图像分类的深度残差网络。在一些研究中，人们将ResNet作为UNet的基础骨架进行改进，形成了一种称为D-LinkNet的网络结构。D-LinkNet在中心部分添加了带有shortcut的dilated-convolution层，以提高网络的识别能力和接收域，实现多尺度信息的融合。

resnet发展历程

ResNet，全称为Residual Network，是一个深度卷积神经网络模型，由Microsoft Research Asia的研究团队在2015年提出，由Kaiming He、Xiaochun Zhang、Shaoqing Ren和 Jian Sun共同发表在CVPR（计算机视觉和模式识别）会议上。其主要创新在于引入了残差块（Residual Block），解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和过拟合问题。

1. 发展历程：
- 初始提出（2015）：ResNet-18、ResNet-34首次亮相，展示了比传统网络更深（152层）而性能更好的结构，标志着深度学习模型的新里程碑。
- 残差块的创新：每个残差块包含一个跳跃连接，使得信息可以直接绕过一些层传递，避免了深层网络训练时梯度消失的问题。
- ResNeXt和Dilated Convolution（2016）：进一步发展了网络结构，提出了ResNeXt模型通过通道分组来增强模型的表现力，以及使用膨胀卷积来增加感受野。
- HRNet（2019）：虽然不是ResNet的核心改进，但HRNet继承了ResNet的高效思想，同时引入了空间金字塔连接，提升了定位精度。
- 更深层次的发展：后续还有许多基于ResNet的变种，如EfficientNet、SENet等，这些模型在保持效率的同时进一步优化了网络架构。