空洞地建议避免空洞

最新推荐文章于 2022-10-25 15:28:09 发布

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上司通过电子邮件提供了资料审核意见，强调需要注意服务工作内容中存在的空洞性和形式性问题。

今天，上司给我E-MAIL了一份资料审核意见：要注意一些服务工作内容的空洞性，形式性。[@more@]

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dilated conv（空洞卷积）我们所需要了解的地方

litt1e的博客

05-19

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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。背景在图像分割领域，图像输入到CNN中，传统CNN网络结构通过stride conv或者pooling来对图像降维同时增加感受野，再通过upsample layer升维到原始图像尺寸。在先减小再增大尺寸的过程中，损失了信息，为了在不借助stride or pooling的帮助下，提高感受野，作者提出了dilated conv。 dilated conv 如上图所示，（a）表示1-dila

直观理解Dilated Convolution

daimashiren的博客

02-20

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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

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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...

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首先，来谈谈我是如何一步步接触Dilated Convolution （后文都叫空洞卷积了）的。在一次机缘巧合下，我恰巧瞅到师姐的论文，上面就闪晃晃的写有空洞卷积四个大字，我当时想的是这是什么玩意，听名字有点高大上，于是课下就搜了搜，发现还是挺有意思的，但也一直没有详细的看过，只能说有一个大致的了解，知道这家伙是干什么的。...

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空洞卷积（dilated convolution）为什么要引入step？个人理解是因为图像像素是连续变化的，如果只取四领域进行计算，那么计算出来的对比度很小。也就是说提取出来的特征不那么明显，也就是说没有充分利用图像信息。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

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