空洞/扩张/膨胀卷积的作用

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#卷积

空洞卷积是一种在不增加计算量的情况下扩大卷积核视野的技术，用于保持空间分辨率的同时增加感受野。它在目标检测和分割任务中尤其有用，能够捕获多尺度上下文信息，而无需引入额外参数。然而，空洞卷积在实际优化中可能存在挑战，可能导致速度下降。

在这里插入图片描述
卷积核膨胀是将卷积核扩张到膨胀尺度约束的尺度中，并将原卷积核没有占用的区域填充零.

空洞卷积的作用：

①：使输出变得更稠密。

②：在不增加计算量的情况下，扩大了卷积核视野（卷积核尺寸变大）。
https://blog.youkuaiyun.com/chen1234520nnn/article/details/102516704

空洞卷积有什么作用呢？

扩大感受野：在deep net中为了增加感受野且降低计算量，总要进行降采样(pooling或s2/conv)，这样虽然可以增加感受野，但空间分辨率降低了。为了能不丢失分辨率，且仍然扩大感受野，可以使用空洞卷积。这在检测，分割任务中十分有用。一方面感受野大了可以检测分割大目标，另一方面分辨率高了可以精确定位目标。
捕获多尺度上下文信息：空洞卷积有一个参数可以设置dilation rate，具体含义就是在卷积核中填充dilation rate-1个0，因此，当设置不同dilation rate时，感受野就会不一样，也即获取了多尺度信息。多尺度信息在视觉任务中相当重要啊。
从这里可以看出，空洞卷积可以任意扩大感受野，且不需要引入额外参数，但如果把分辨率增加了，算法整体计算量肯定会增加。
空洞卷积虽然有这么多优点，但在实际中不好优化，速度会大大折扣。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/50369448?ivk_sa=1024320u

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膨胀卷积(dilated convolution)又叫空洞卷积(Atrous convolution). 上图左边是一个普通的卷积，有边这幅就是我们要讲的膨胀卷积，与左边对比可以看出，同样都是采用3x3的kernel,但是我们在膨胀卷积中发现kenerl元素之间是存在间隙的。间隙我们在膨胀卷积中称为膨胀因子r。上图中r=2,表示记录的是每两个参数间的距离，当r=1，即元素之间相邻的话，它就是一个普通卷积了。 膨胀卷积的作用： 增大感受野 保持原输入特征图的W、H（通过padding的方式） 为什么要使
空洞卷积，扩张卷积，膨胀卷积，多孔卷积，带孔卷积，dilated convolution
Jiashilin
07-05 4478
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02-23 2万+
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 一、感受野（知道的可以直接跳） 感受野指：卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在输入图片上映射的区域大小，即FC层每个输出节点的值都依赖FC层所有输入，而CONV层每个输出节点的值仅依赖CONV层输入的一个区域，这个区域之外的其他输入值都不会影响输出值，该区域就是感受野。简单来说就是特征图上的一个点对应输入图上的区域。 举个栗子：一个5*5的特征图经过2个3*3卷积核后（步长为1，padd
【霹雳吧啦】手把手带你入门语义分割4：膨胀卷积的定义与作用 & gridding effect 问题 & 应用 HDC 科学设置膨胀系数
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12-10 2267
这篇文章是我根据 B 站 霹雳吧啦Wz 的《深度学习：语义分割篇章》所作的第四篇学习笔记，主要陈述了膨胀卷积的相关概念，使用膨胀卷积的原因，然后讲解了什么是 gridding effect 问题，以及如何使用 HDC 设计准则来设置科学的膨胀系数从而解决 gredding effect 问题。作者小白，请多包涵！
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具体来说，空洞卷积是在标准的卷积核里注入空洞，以此来增加感受野/接受域。相比原来的正常卷积运算，空洞卷积多了一个超参数，称之为扩张率（Dilation Rate），它指的是卷积核的间隔数量。空洞卷积可以在不用pooling层（pooling层会导致信息损失）且计算量相当的情况下，提供更大的感受野，并有内部数据结构的保留和避免使用down-sampling这样的特性。至于空洞卷积最开始具体是用在哪个网络之中，可能因不同的研究和应用而有所不同，但它在图像语义分割任务中的提出和应用是具有里程碑意义的。
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