31、卷积 - 参数 dilation 以及空洞卷积

最新推荐文章于 2025-02-11 14:34:34 发布
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分类专栏： CV视觉算法入门与调优 文章标签： 计算机视觉 深度学习 神经网络
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本文介绍了卷积神经网络中的dilation参数，即空洞卷积的概念。dilation决定了卷积核在输入数据上的覆盖范围，通过增加间隔实现扩大卷积核的视野，而不增加参数数量。空洞卷积有助于处理大尺寸输入图像和捕捉远距离像素关系，提高了模型的效率和适用性。

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在卷积算法中，还有一个不常见的参数叫做dilation（中文：膨胀）。

很多同学可能没听说过这个参数，下面看看这个参数有什么作用，用来控制什么的。

我们还是放这个经典的卷积运算图，图中是看不出 dilation 这个参数的存在的。

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如果再换一张图呢，发现两图的区别了吗?

没错，卷积核投影到下面的图像的方式变了，一个 3x3 的卷积核，投影到下面变成了一个 5x5 的，并且每隔一个像素有一个有效。这就是 dilation。

dilation 是什么

dilation 指的是卷积核元素之间的间距。换句话说，dilation 决定了卷积核在输

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本文转自http://blog.youkuaiyun.com/tangwei2014和https://blog.youkuaiyun.com/jiongnima/article/details/69487519，转载目的便于自己查看学习 第一位大神解析： deeplab发表在ICLR 2015上。论文下载地址：Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Ne...
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dilation rate
最新发布
04-08
### Dilation Rate 的概念及其应用 在图像处理领域，`dilation` 是一种形态学操作，用于扩大二值图像中的前景对象。它通过将像素与其邻域内的其他像素进行逻辑运算来实现扩展效果[^2]。具体来说，膨胀操作会增加物体边界上的像素数量，从而填充小型凹陷区域并连接接近的对象。 #### Dilation Rate 的定义 `Dilation rate` 并不是一个标准术语，但在某些上下文中可能指代与 `dilation` 操作相关的参数设置或执行频率。例如，在卷积神经网络（CNNs）中使用的 **atrous convolution** 或者称为 dilated convolution 中，“rate” 参数控制着滤波器的感受野大小以及如何跳过输入数据中的部分位置[^1]。较高的 dilation rate 导致更大的感受野，允许模型捕获更广泛的空间依赖关系而无需显著增加计算成本。 以下是 Python 实现的一个简单例子展示如何调整 dilation rates 来改变输出特征图的效果： ```python import tensorflow as tf input_tensor = tf.random.normal([1, 32, 32, 3]) # 假设输入尺寸为 [batch_size, height, width, channels] # 使用不同 dilation rates 进行卷积操作 conv_dilated_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', dilation_rate=1)(input_tensor) conv_dilated_2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', dilation_rate=2)(input_tensor) print("Output shape with dilation rate 1:", conv_dilated_1.shape) print("Output shape with dilation rate 2:", conv_dilated_2.shape) ``` 上述代码片段展示了两种不同的 dilation settings 下产生的结果差异。尽管最终形状相同，但由于采用了较大的 dilation rate，后者实际上覆盖了一个更大范围的数据点来进行加权求和运算。 另外值得注意的是，在传统计算机视觉任务里，比如边缘检测过程中也会涉及到梯度方向估计等问题，则可能会间接提到有关于扩张程度设定方面的要求即所谓的 “rate”。不过这更多时候还是偏向描述性的说法而非严格意义上的技术指标。 ### 总结 综上所述，虽然没有明确定义名为 "dilation rate" 的通用概念，但它可以根据实际应用场景分别对应到诸如 CNN 结构设计里的 atrous convolution parameter 定义或者是经典 CV 方法论下关于特定算法步骤强度调节等方面去理解[^1]。
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