atrous卷积和dilation 卷积
时间: 2023-09-28 14:13:59 浏览: 50
引用[1]和[3]中提到,dilation卷积是对卷积核进行膨胀,通过在卷积核之间插入空隙(用0填充)来克服stride造成的失真问题。具体来说,对于原始的卷积核k,进行d倍的dilation之后得到新的卷积核kd。这样做的目的是既能利用已经训练好的模型进行fine-tuning,又能改变网络结构以获得更加dense的score map。使用dilation时,先将卷积核k进行d倍的膨胀,然后进行卷积运算,生成下一层的特征图。需要注意的是,参数存储的仍然是原始卷积核k的大小。[1][3]
至于atrous卷积,它是一种使用dilation卷积的技术。通过在卷积过程中增加dilation的倍数,可以扩大卷积核的感受野,从而提高网络的感知能力。具体来说,atrous卷积可以使卷积核在一个格子内计算更大范围的信息,而不改变卷积核的参数数量。这样,卷积核整体上看到的感受野会增大,从而提高了网络的感知范围。[2]
总结起来,dilation卷积是对卷积核进行膨胀,通过插入空隙来克服stride造成的失真问题,而atrous卷积则是一种使用dilation卷积的技术,通过增加dilation倍数来扩大卷积核的感受野,提高网络的感知能力。
相关问题
卷积中dilation
卷积中的dilation(膨胀)是一种技术,用于增加卷积核中的空洞。它通过在卷积核的元素之间插入一些空的元素(称为空洞),从而扩大了卷积核的感受野。这样可以在不增加参数和计算量的情况下,增加网络的感受野。
具体来说,卷积操作中的dilation会在卷积核的元素之间插入一个或多个零元素。这些零元素会导致卷积核中的非零元素之间存在一定的间隔,从而扩大了卷积核对输入的感受野。在计算过程中,卷积核的每个元素与输入中的相应位置进行乘法运算,并将结果相加得到输出的对应位置。
使用dilation可以在保持卷积核大小不变的情况下,增加卷积操作的感受野。这对于处理具有大尺度特征或者在图像分割等任务中需要更大感受野的情况非常有用。
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。