dilated convolution(转)

理解空洞卷积
最新推荐文章于 2025-10-25 08:00:00 发布
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本文深入探讨了空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)的概念，解释了它如何通过在标准卷积映射中引入空洞来扩大感受野，与传统卷积相比，空洞卷积引入了一个新的超参数——膨胀率(dilation rate)，用于控制内核间的间隔数量。

转自：https://www.zhihu.com/question/54149221

Dilated/Atrous Convolution 或者是 Convolution with holes 从字面上就很好理解，是在标准的 convolution map 里注入空洞，以此来增加 reception field。相比原来的正常convolution，dilated convolution 多了一个 hyper-parameter 称之为 dilation rate 指的是kernel的间隔数量(e.g. 正常的 convolution 是 dilatation rate 1)。

 

深度学习论文: Rethink Dilated Convolution for Real-time Semantic Segmentation及其PyTorch实现
mingo_敏
12-02 4185
深度学习论文: Rethink Dilated Convolution for Real-time Semantic Segmentation及其PyTorch实现 Rethink Dilated Convolution for Real-time Semantic Segmentation PDF: https://arxiv.org/pdf/2111.09957.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch
Dilated Convolution —— 空洞卷积（膨胀卷积）
birdguan
03-02 4万+
目录 Dilated Convolution概述 Dilated Convolution存在的问题 HDC (Hybrid Dilated Vonvolution) Dilated Convolution概述 Dilated Convolution是在标准卷积的Convolution map的基础上注入空洞，以此来增加感受野（reception field）。因此，Dilated ...
Dilated Convolution
shayCsdn的专栏
03-11 366
卷积核不变的情况下，跳着与图像中的像素做卷积 实现时类似于将卷积核中间用零填充
空洞卷积（Dilated Convolution）原理与应用解析
最新发布
weixin_64607985的博客
10-25 599
摘要： 空洞卷积（Dilated Convolution）通过插入空洞（零值）扩大卷积核感受野，无需增加参数量或降低特征图分辨率。其优势包括：保持参数量的同时提升感受野（如3×3核+d=2等效5×5感受野）、适用于语义分割（DeepLab）、小目标检测等任务。缺点是可能引发栅格效应（感受野盲区），可通过多尺度并行（如ASPP模块）缓解。PyTorch中通过dilation参数实现，是平衡全局信息与分辨率的有效工具。
如何理解空洞卷积（dilated convolution）
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论文：Multi-scale context aggregation with dilated convolutions简单讨论下dilated conv，中文可以叫做空洞卷积或者扩张卷积。首先介绍一下dilated conv诞生背景[4]，再解释dilated conv操作本身，以及应用。首先是诞生背景，在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN[3]）中，FCN先像传统的CNN那样...
膨胀卷积（Dilated convolution）
满腹的小不甘
11-18 5万+
Dilated conv，中文叫做空洞卷积或者扩张卷积，起源于语义分割，大部分文章也用于语义分割，具体能否对其他应用有价值姑且还不知道，但确实是一个不错的探究方向。 感受野（receptive field）：CNN中，某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，感受野是卷积核在图像上看到的大小，例如3×3卷积核的感受野大小为9。越大的感受野包含越多的上下文关系。 膨胀卷积与普通的卷积相比...
dilated convolution
Suchunsv的博客
08-15 292
空洞卷积 待补充
基础学习：（5）不同卷积：transposed convolution，deconvolution，dilated convolution
mikhailbran的博客
12-12 1114
本文言简意赅的说明了反卷积（deconvlution），卷积（convolution），转置卷积（transposed convolution），空洞卷积（dilated convolution）的区别。
直观理解Dilated Convolution
daimashiren的博客
02-20 1955
Dilated Convolution是一种通过增加kernel元素间距(padding 0)使得感受野增加的一种卷积方式。所谓感受野就是特征图上每个点对应原图像的像素范围。 这样，在不改变kernel size(上图中的kernel size还是3x3)的情况下，增加了感受野。也可以理解为kernel size从3x3 变成了5x5(但是只有原来的3x3的位置有权值，其余位置均为0)，Dilated Conv的kernel计算公式如下: k′=k+(k−1)(d−1) k'=k+(k-1)(d-1) k
Hybrid Dilated Convolution学习笔记
qq_41439608的博客
11-15 9155
Hybrid Dilated Convolution学习笔记 1.膨胀卷积 也叫空洞卷积，是在普通卷积的基础上加了一个空洞率，如下图所示： 上图就是一个空洞率为2的空洞卷积，以3×3为例，算上空洞率为2的卷积核应该为5×5，添加像素添加0。 2.为什么要引入膨胀卷积？ 因为maxpooling进行池化操作后，一些细节和小目标会丢失，在之后的上采样中无法还原这些信息，造成小目标检测准确率降低然而去掉池化层又会减少感受野。 膨胀卷积的作用 （1）增大感受野 （2）保持输入特征的宽高 3.膨胀卷积的问题 栅格效
精选资源
Dilated Convolution和普通感受野计算的python实现
01-06
这里对Dilated/Atrous Convolution的感受野计算也进行下实现 其实Dilated/Atrous Convolution理解起来很简单多孔卷积，仅仅是为了增加感受野，参数不变 当dilation = 1时就和普通卷积一样 如果使用了dilation卷积...
Dilated Convolutions
pku_Coder的博客
09-19 1393
1. 扩张卷积 Dilated Convolutions，翻译为扩张卷积或空洞卷积。扩张卷积与普通的卷积相比，除了卷积核的大小以外，还有一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示扩张的大小。扩张卷积与普通卷积的相同点在于，卷积核的大小是一样的，在神经网络中即参数数量不变，区别在于扩张卷积具有更大的感受野。感受野是卷积核在图像上看到的大小，或者说卷积后的图像上，一个像素点对应着原图中...
dilated convolution（空洞卷积/扩张卷积）
perfect_csdn1的博客
05-14 758
论文链接：https://arxiv.org/abs/1511.07122 关于dilated conv的更细的讨论，推荐阅读： Understanding Convolution for Semantic Segmentation Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation dilated conv诞生背景： 在图像分割中： 图像输入到CNN（如FCN）中，FCN先对图像进行conv再做pooling，降低图像尺寸的同时增大感
膨胀卷积（Dilated convolutions）（又叫空洞卷积、扩张卷积）
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膨胀卷积（Dilated convolutions）（又成空洞卷积、扩张卷积）和HDC设计膨胀卷积的规则分享
Dilated Convolution介绍
二极管具有单向导电性
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Dilated Convolution介绍 相关的两篇论文分别是[ICLR2016]MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS 和 [CVPR2017]Dilated Residual Networks。作者为Fisher Yu（http://www.yf.io/） 。 1.问题背景 语义分割，目标检测检测任务需要高...
扩张卷积（dilated convolution）
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【对扩张卷积的学习记录】 ICLR-2016-Dilated Convolution：MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS 论文地址： https://arxiv.org/abs/1511.07122 代码地址： https://github.com/fyu/dilation https://github.com/bordesf/dilation 论文动机： 为了使卷积网络更适用于密集预测，作者开发了一个在不损失分辨率和覆盖情况下扩展
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Erlig的博客
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论文：Multi-scale context aggregation with dilated convolutions简单讨论下dilated conv，中文可以叫做空洞卷积或者扩张卷积。首先介绍一下dilated conv诞生背景，再解释dilated conv操作本身，以及应用。首先是诞生背景，在图像分...
深度学习-扩张卷积（dilated convolution）
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深度学习-扩张卷积
Depthwise Separable Dilated Convolution
08-14
### 概念解析 Depthwise Separable Dilated Convolution 是深度学习中一种特殊的卷积操作，它结合了 **Depthwise Separable Convolution** 和 **Dilated Convolution** 的特性，旨在提高模型效率的同时扩大感受野。这种技术在现代轻量级网络设计中得到了广泛应用。 #### 1. Depthwise Separable Convolution Depthwise Separable Convolution 将传统的卷积操作分解为两个步骤：**Depthwise Convolution** 和 **Pointwise Convolution**。在 Depthwise Convolution 中，每个卷积核仅作用于一个输入通道；而在 Pointwise Convolution 中，通过 $1 \times 1$ 卷积核将通道进行组合，从而减少计算量和模型参数 [^1]。 #### 2. Dilated Convolution Dilated Convolution（膨胀卷积）是一种通过在卷积核的元素之间插入空隙来扩大感受野的技术。这种操作允许网络在不增加参数数量或计算复杂度的情况下，捕捉更大范围的上下文信息。膨胀卷积的核心思想是通过调整膨胀率（dilation rate）来控制感受野的大小 [^1]。 #### 3. Depthwise Separable Dilated Convolution Depthwise Separable Dilated Convolution 是两者的结合，它在 Depthwise Convolution 的基础上引入了膨胀率的概念。具体来说，**Depthwise Dilated Convolution** 在每个输入通道上应用带有膨胀率的卷积核，而 **Pointwise Convolution** 则保持不变，用于组合通道信息。这种结合使得模型在减少计算开销的同时，能够捕捉更大范围的特征 [^3]。 ### 应用场景 Depthwise Separable Dilated Convolution 在多个深度学习任务中得到了应用，尤其是在需要高效处理大规模数据的场景中： - **图像分割**：通过扩大感受野，Depthwise Separable Dilated Convolution 能够更好地捕捉图像的全局信息，从而提高分割精度。 - **目标检测**：在轻量级检测模型中，这种卷积操作能够在保持实时性能的同时，提升检测效果。 - **语音识别**：在语音信号处理中，Depthwise Separable Dilated Convolution 能够有效捕捉长距离依赖关系，从而提高识别准确率 [^1]。 ### 计算效率分析 Depthwise Separable Dilated Convolution 的计算成本主要由 Depthwise Convolution 和 Pointwise Convolution 组成。假设输入特征图的尺寸为 $D_F \times D_F$，输入通道数为 $M$，输出通道数为 $N$，卷积核大小为 $D_K \times D_K$，膨胀率为 $r$，则其计算成本为： - **Depthwise Dilated Convolution** 的计算成本为： $$ D_F \cdot D_F \cdot M \cdot (D_K \cdot D_K) \cdot r^2 $$ 这里，$r^2$ 是由于膨胀卷积引入的额外计算开销 [^3]。 - **Pointwise Convolution** 的计算成本为： $$ D_F \cdot D_F \cdot M \cdot N $$ - **总计算成本** 为两者之和： $$ D_F \cdot D_F \cdot M \cdot (D_K \cdot D_K \cdot r^2 + N) $$ 相比传统卷积，这种操作显著减少了计算量，尤其是在通道数较多时 。 ### 示例代码 以下是一个使用 PyTorch 实现 Depthwise Separable Dilated Convolution 的示例代码： ```python import torch import torch.nn as nn class DepthwiseSeparableDilatedConvolution(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, dilation): super(DepthwiseSeparableDilatedConvolution, self).__init__() # Depthwise Dilated Convolution self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=kernel_size, dilation=dilation, groups=in_channels, padding=dilation) # Pointwise Convolution self.pointwise = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) def forward(self, x): x = self.depthwise(x) x = self.pointwise(x) return x # 示例用法 model = DepthwiseSeparableDilatedConvolution(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, dilation=2) input_tensor = torch.randn(1, 64, 32, 32) # 输入特征图 output_tensor = model(input_tensor) print(output_tensor.shape) # 输出特征图的形状 ``` ### 优势与挑战 - **优势**： - **高效性**：相比传统卷积，Depthwise Separable Dilated Convolution 在计算量和参数数量上都有显著减少。 - **感受野扩展**：通过引入膨胀率，模型能够捕捉更大范围的上下文信息 [^1]。 - **挑战**： - **实现复杂性**：在某些框架中，膨胀卷积的实现可能需要额外的调整。 - **性能优化**：尽管计算量减少，但实际性能可能受硬件和框架的优化程度影响 [^3]。 ### 未来发展方向 随着轻量级模型的普及，Depthwise Separable Dilated Convolution 在移动端和嵌入式设备上的应用前景广阔。未来的研究可能会进一步优化其计算效率，并探索其在更多任务中的潜力，例如视频处理和3D图像分析 [^2]。 ---
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