adaptive depthwise separable dilated convolution and multigrained cascade fo

自适应深度可分离膨胀卷积是一种结合了多种先进卷积操作的深度学习模型。这种模型具有高度的灵活性和优异的性能。

深度可分离卷积是一种高效的卷积操作，通过分离通道和空间维度的卷积操作，可以大大减少计算量。与传统的卷积操作相比，深度可分离卷积可以更好地捕捉到图像中的细节和纹理信息。

而膨胀卷积则是一种有效地扩展感受野的方式，通过在卷积核中引入不同的采样步长，可以增加卷积核感受野的有效大小。这样可以在保持计算效率的同时，增加模型对全局和局部特征的理解能力。

多粒度级联是将多个具有不同感受野的卷积操作级联起来的一种方法。通过在不同粒度上获取特征，可以更好地捕捉到目标中不同尺度的特征信息。这种级联结构可以提高模型的感受野和特征表达能力。

综合以上三种技术，自适应深度可分离膨胀卷积和多粒度级联为模型带来了较好的性能和适应性。它可以在不同的图像任务中表现出优异的效果，例如图像分类、物体检测和图像分割等。同时，它也具有较高的计算效率，适合在嵌入式设备上进行部署。因此，这些新技术在深度学习领域有着广泛的应用前景。