一句话解释空洞卷积和反卷积

空洞卷积与反卷积的原理及作用

最新推荐文章于 2024-11-29 17:40:39 发布

原创最新推荐文章于 2024-11-29 17:40:39 发布 · 331 阅读

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博客介绍了空洞卷积和反卷积。空洞卷积是在卷积核上增加空白数据，能在不增加参数时增大感受野，避免卷积+池化的弊端；反卷积是在输入图像中做空白填充，可增大图像尺寸，将卷积特征还原到原像素空间，是上采样的一种。

空洞卷积

通俗理解：在卷积核上增加空白数据，或者说是在卷积的时候固定跳过部分像素点，达到一次卷积看到的范围变大的效果。
作用：在不增加参数的情况下，增大感受野。（效果等同于卷积+池化，但是避免了其中的弊端）

空洞卷积

反卷积

通俗理解：在输入的图像中做空白填充，从而达到输出的图像变大的效果。
作用：增大图像的尺寸，可以将卷积得到的特征还原到原像素空间中，是上采样的一种。（让通过卷积得到的特征图回到原来的大小，并保持原来的位置关系。）

反卷积

参考文献：

看动图
 https://www.jianshu.com/p/94041a564fc6

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6. 深度学习——卷积与池化

qq_32468785的博客

11-13

685

什么是卷积卷积是很重要的概念，这里我们一定要讲讲。在数学中，称f∗gn(f*g)(n)f∗gn为fgf,gfg的卷积，f∗gn∫−∞∞fτgn−τdτ(.)\tag{.}f∗gn∫−∞∞fτgn−τdτf∗gn∑τ−∞∞fτgn−τ(.)\tag{.}f∗gnτ−∞∑∞fτgn−τ。

深度学习：卷积神经网络，卷积，激活函数，池化，卷积问题

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卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层 https://blog.youkuaiyun.com/yjl9122/article/details/70198357?utm_source=blogxgwz3 一、卷积层特征提取输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通...

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空洞卷积与反卷积

myc的博客

09-23

8711

空洞卷积（dilated conv），也称扩张卷积。空洞卷积可以在kernel有效增大感受野的同时不增加模型参数或者计算量。在图像需要全局信息或者语音文本需要较长的sequence信息依赖的问题中，都能较好的应用空洞卷积。在图像分割，语音合成WaveNet，机器翻译ByteNet中都有空洞卷积的身影。一般情况下，图片输入到网络中，网络将会对图像做卷积再池化（pooling）的操作，pooling...

池化层、感受野、空洞卷积、反卷积

我的博客

10-12

1680

在卷积神经网络中，连续几个卷积层接连在一起，称为卷积模块，随着卷积层增加，参数总数也相应增加，为了减少后续卷积层的参数，在卷积层之间加入池化层，提取抽象特征。池化核在输入上滑动，并通过函数对局部区域特征进行运算。如图所示。其中，池化层的池化核大小为 2×2 ，在输入上滑动步伐 stride = 2。根据上图，池化层能够降低特征图的维度。

两种特殊卷积：转置卷积和空洞卷积

weixin_45564943的博客

12-11

5135

目录 1.转置卷积 2.空洞卷积 3.总结 1.转置卷积简介：我们一般可以通过卷积操作来实现高维特征到低维特征的转换。比如在一维卷积中，一个5维的输入特征，经过一个大小为3的卷积核，其输出为3维特征。如果设置步长大于1，可以进一步降低输出特征的维数。但在一些任务中，我们需要将低维特征映射到高维特征，并且依然希望通过卷积操作来实现。假设有一个高维向量为和一个低维向量为如果用仿射变换来实现高维到低维的映射，其中为转换矩阵。我们可以很容易地通过转置 W来实现低维到高...

【空洞卷积-反卷积】

ZHAO__JW的博客

04-18

317

Atrous Convolution–空洞卷积 有两种实现方式，第一，卷积核填充0，第二，输入等间隔采样带洞卷积的有效性基于一个假设：紧密相邻的像素几乎相同，全部纳入属于冗余，不如跳H(hole size)个（或者叫rate） 反卷积 和空洞卷积差不多也叫转置卷积，意思是原来是Ax=b，x是输入图像，现在是ATx=b，意为转置后输出相比输入是变大了的，(suppose A为m*n，正常卷积是n>m，转置后变成竖着的长方形形状，相当于对输入过采样) 但这个卷积的参数还是要学习的，所以其实

卷积，反卷积，空洞卷积

一一

04-18

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卷积神经网络中卷积核的作用在于特征的抽取，越是大的卷积核尺寸就意味着更大的感受野，当然随之而来的是更多的参数。早在1998年，LeCun大神发布的LetNet-5模型中就会出，图像空域内具有局部相关性，卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。但在深度卷积网络中，我们使用多次池化，下采样在增大感受野的同时使得信号的分辨率变小。且在卷积池化的过程中，尺寸会快速变小，我们常常会使用填充手段来解决这个问题...

卷积-反卷积、空洞卷积、因果卷积、图卷积

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反卷积、空洞卷积

10分钟看懂全卷积神经网络（FCN）：语义分割深度模型先驱

qq_42370150的博客

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语义分割简单地说，分割就是抠图。语义分割，就是按图像中物体表达的含义进行抠图。现在ps已经集成很多自动分割的功能，相比旧版本软件，新软件提高了美工人员的抠图和美图的效率。如果我们能在更复杂的环境下，完成自动分割图像进行分析，这将降低多少人工？这类场景我们很熟悉，比如现在快速发展的自动驾驶。摄像头采集到车前景象，通过模型分析，我们可以自动筛选出地面、交通线、人行道、行人、建筑、树...

CNN中四种常用的卷积操作详解

春有百花秋有月，夏有凉风冬有雪！

04-28

6029

欢迎关注微信公众号“智能算法” 卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？ 1. 一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，最终得到一个结果矩阵，说白了就是...

分组卷积/转置卷积/空洞卷积/反卷积/可变形卷积/深度可分离卷积/DW卷积/Ghost卷积/

YOLOv8项目贡献者

09-15

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汇总一些卷积操作

卷积、反卷积、空洞卷积动图

Ray

05-02

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参考文章： 1.卷积、反卷积、空洞卷积动图

卷积、空洞卷积、反卷积与空洞反卷积的计算公式(全)

爱在深秋

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经常使用的卷积有卷积、空洞卷积、反卷积与空洞反卷积的，下面总结了他们的计算公式。

【深度学习】各种卷积—卷积、反卷积、空洞卷积、可分离卷积、分组卷积

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在全连接神经网络中，每个神经元都和上一层的所有神经元彼此连接，这会导致网络的参数量非常大，难以实现复杂数据的处理。为了改善这种情况，卷积神经网络应运而生。

CNN卷积类型总结（标准卷积、空洞卷积、反卷积、深度可分离卷积、分组卷积等）

m0_62919535的博客

06-29

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对标准卷积、空洞卷积、反卷积、深度可分离卷积、分组卷积等进行总结。上学时，卷积常在各个课程中出现，现代、信号与系统这些，加上前面学习深度学习中有使用过卷积，但具体是什么情况还是没有明白，我觉得问题有二，其一是简单考试可能卷积都考不到，没有仔细思考过具体前后的实现过程。其二是本人天资比较愚钝，理解能力没有到位。这里结合着pytorch，力求能把自己搞懂！

卷积，特征图，转置卷积和空洞卷积的计算细节

leadai的博客

06-04

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六月北京 | 高性能计算之GPU CUDA培训6月22-24日三天密集式学习快速带你入门阅读全文>正文共2029个字，13张图，预计阅读时间13分钟。最近在做...

空洞卷积+转置卷积+反卷积

cyz0202的博客

05-05

542

1. 空洞卷积 1.1 如上图所示，空洞卷积是为了增加感受野（pooling虽然能增加感受野，但是容易丢失原有信息）； 1.2 实现原理：图a为普通3*3卷积（注：该卷积也可视为空洞率=1的空洞卷积，见以下说明）；图b是空洞率=2的空洞卷积，即向原有卷积核前中后都插入一个权重为0的格子；此时卷积核变为77，但是有值的格子还是只有原来的33；图c是空洞率=4的空洞卷积，情况如图b； 1.3 空洞卷积的应用：如下是在语音里的应用（Dilation=2即空洞率为2） 1.4 补充：pooling

空洞卷积、普通卷积、反卷积后的特征图尺寸、感受野的计算及公式推导，含padding参数

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在

04-04

3330

1.首先是输出特征图的尺寸计算方法：（采用向下取整的方法） SOUT=⌊SIN+2pading−Skernalstep⌋+1(1) S_{OUT}=\lfloor\frac{S_{IN}+2pading-S_{kernal}}{step}\rfloor+1\qquad(1) SOUT=⌊stepSIN+2pading−Skernal⌋+1(1) 即特征图输出尺寸，与特征图输入尺寸，步长，padding及卷积核大小有关。 2，空洞卷积与普通卷积核大小的等效公式：空洞数n的含义为，原始图片上每n行或n

反卷积

qq_39068872的博客

04-21

1478

反卷积：参考地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48501100 上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transposed Convolution)，反池化(Unpooling)，我们这里只讨论反卷积。这里指的反卷积，也叫转置卷积，它并不是正向卷积的完全逆过程，用一句话来解释： 反卷积是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补 0 来...

空洞卷积算不算反卷积

06-04

空洞卷积并不算作反卷积。反卷积是一种用于图像处理和计算机视觉中的卷积运算，常用于上采样或下采样操作，它的主要作用是增加或减少特征图的尺寸。而空洞卷积是在普通卷积的基础上引入了洞（也称为膨胀）的概念，可以增加感受野而不会增加参数数量，从而提高了模型的性能。空洞卷积和反卷积在应用和实现上有很大的区别，因此它们不属于同一种类型的运算。