28x28x512的特征图通过空洞卷积变成7x7x2048特征图的具体方法

将28x28x512的特征图通过空洞卷积变成7x7x2048特征图的具体方法一般分为以下几个步骤：

1. 使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对输入特征图进行卷积操作，得到一个26x26x512的特征图。这个卷积操作会增加感受野，但不会改变特征图的空间维度。

2. 再使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对上一步得到的特征图进行卷积操作，得到一个24x24x1024的特征图。这个卷积操作会增加感受野，并且通过使用合适的空洞率，可以将特征图的空间维度减小一半，并且将通道数增加一倍。

3. 接着，再使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对上一步得到的特征图进行卷积操作，得到一个22x22x1024的特征图。这个卷积操作会再次增加感受野，并且通过使用合适的空洞率，可以将特征图的空间维度减小一半，并且将通道数保持不变。

4. 然后，再使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对上一步得到的特征图进行卷积操作，得到一个20x20x2048的特征图。这个卷积操作会再次增加感受野，并且通过使用合适的空洞率，可以将特征图的空间维度减小一半，并且将通道数增加一倍。

5. 最后，通过类似的方式，再使用两个带有合适的空洞率的3x3卷积核，将特征图的空间维度继续减小，并将通道数增加，最终得到一个7x7x2048的特征图。

需要注意的是，具体使用的空洞率和卷积核大小等参数，以及使用的卷积层数，都需要根据具体的网络架构和任务需求进行调整和选择。

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28*28*512怎么通过空洞卷积变成7*7*2048

这个转换是通过使用多层空洞卷积来实现的。假设你有一个28x28x512的输入张量，你可以使用空洞卷积来增加感受野，而不会增加计算量。通过多次使用空洞卷积，你可以逐渐减小张量的空间维度，同时增加通道数，最终得到一个7x7x2048的张量。具体来说，可能需要使用的空洞卷积层数和卷积核大小等因素与具体的网络架构有关。

对一个张28x28的做卷积处理。 卷积大小为3x3,一共有10个。 那么底层参数是(3x3+1)*10= 100个。 第二层再卷积一次，卷积大小为3x3，也是10个。 为什么卷积变成了(3x3x10+1)*10 = 910。 第二层不怎么理解了。

在第二层的卷积中，每个卷积核的输入是上一层卷积层的输出，也就是一个张量，而不是单个的28x28的图像。因此，每个卷积核的参数个数是(3x3x10+1)，其中1是偏置项。由于有10个卷积核，因此总参数数为(3x3x10+1)x10=910个。这个卷积操作会提取更高级别的特征，因为它在上一层特征图的基础上进行卷积。