dilation convolution

最新推荐文章于 2022-11-06 15:39:40 发布
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本文介绍FisherYu提出的扩张残差网络（Dilated Residual Networks），一种利用扩张卷积来实现多尺度上下文聚合的有效方法。该技术在计算机视觉任务中表现优秀，尤其是在场景解析方面。文中提供了相关项目的GitHub链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Fisher Yu

http://www.yf.io/ 


Dilated Residual Networks   cvpr2017

Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions   ICLR2016

https://github.com/fyu/dilation/

guojingjuan
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计算机视觉论文笔记六：Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions
乱七八糟的笔记
05-29 1万+
不会再写基础的东西。因为已经是第六篇论文了。arXiv:1511.07122 [cs.CV]Published as a conference paper at ICLR 2016我现在很喜欢读introduction以及literature review，因为很多观点都是总结。比如这篇文章认为传统的conv+pooling的结构用于图片分类效果很好，现在人们想要做dense prediction...
Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions 总结
Beans___Lee的博客
03-15 535
摘要 针对图像分割中像素的密集预测，开发了一种新的卷积网络模块。膨胀的卷积系统地聚合多尺度上下文信息而不丢失分辨率。 膨胀的卷积支持接收域的指数扩展。 前言 近年来，有两种处理多尺度推理和全分辨率密集预测的方法： 持续地从下采用层中反复使用up-convolutions（上卷积？）恢复损失的分辨率 提供多个重新扫描的图像最为输入到网络中，并结合这些多...
空洞（膨胀）卷积（Atrous/Dilation Convolution）(详细解释！！！)
weixin_45074568的博客
03-13 1199
Atrous/Dilation Convolution的思想：因为图像相邻像素几乎相同，如果全部参加卷积运算结果会产生冗余，于是选择跳过H个像素值取一个有效值，这样可以在增加感受野的提前下同时降低运算，但是缺点是采用这种方法会导致部分信息的缺失。 如下图所示，(a)是普通的3×3卷积，其感受野就是3×3，(b)是扩张率为2（每隔2的2次方取个有效值），此时感受野变成7×7，©扩张 率为4时，感受野扩大为15×15，但是感受野的特征更稀疏了。 ...
理解Dilation convolution
hao1994121的博客
03-09 5626
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C...
卷积神经网络CNN（5）—— Dilated Convolution
Fate_fjh的博客
12-29 1万+
introduction参考：Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions 在CNN中，Convolution与Pooling可谓最佳搭档，密不可分，在LeNet作者提出基本的CNN框架的时候，普通计算机计算能力并不优秀，所以Pooling作为提取重要特征以及减少计算量的一个重要手段。但是，在图像计算能力发展迅速的时代，Dilate
Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolution读书笔记
u010213183的博客
05-23 2923
Dilated Convolution的产生是为了解决全卷积网络（FCN）在图像分割领域的问题，图像分割需要输入和输出在像素的shape保持一致，但由于池化层的存在导致FCN需要通过上采样扩增size,但是上采样并不能将丢失的信息无损的找回所以存在不足。Dilated Convolution想法很粗暴，既然池化的下采样操作会带来信息损失，那么就把池化层去掉。但是池化层去掉随之带来的是网络各层的感受野
【论文笔记】Multi-scale Context Aggregation By Dilated Convolutions
lokol.的秘密基地
11-06 680
语义分割的挑战性在于他需要结合像素级的准确性和多尺度上下文推理。在图像分类任务中可以通过降采样和池化降低分辨率，从而获得全局预测；而密度预测任务中需要采用全分辨率。在调节流量预测问题中的多尺度推理和全分辨率密度预测时，存在两种路径。一种时采用重复上卷积，从而恢复丢失的分辨率，同时从下采样层获取全局视野。第二种则是提供了多个缩放版本的图像作为输入，并且将对应预测值进行组合。
MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS
moshiyaofei的博客
08-29 421
摘要 用于语义分割的最先进模型基于最初为图像分类而设计的卷积网络的适应性。 然而，诸如语义分割的密集预测问题在结构上与图像分类不同。 在这项工作中，我们开发了一个新的卷积网络模块，专门用于密集预测。 所提出的模块使用扩散卷积来系统地聚合多尺度上下文信息而不会丢失分辨率。 该架构基于以下事实：扩张的卷积支持感受野的指数扩展而不损失分辨率或覆盖范围。 我们表明，所呈现的上下文模块提高了最先进的语义分...
膨胀卷积--Multi-scale context aggregation by dilated convolutions
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Multi-Scale Context Aggregation By Dilated Convolutions
qq_43492938的博客
12-05 2197
1 Introduction 之前的网络比如FCN或者Deep Lab v1都存在从小的分辨率图像往大了进行上采样，那么问题就来了，下采样是必要的嘛？话有一些方法提供多个重构版本（multiple rescaled versions of the image）再进行联合求解预测，这样的操作是必要的嘛？ 本文提出一种CNN模型，不会丢失分辨率，也不会联合多个预测去得到最后的分割图。这个模型是基于空洞卷积的，它在保证分辨率的情况下（就是不进行下采样），能够极大的扩大感受野（感受野的大小可以决定单个像素点能够参考
Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions.zip
03-15
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【语义分割专题】语义分割相关工作--Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolution
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bryant_meng
04-26 850
ICLR-2016 文章目录1 Background and Motivation2 Advantages / Contributions3 Method3.1 Dilated Convolution3.2 Multi-scale Context Aggregation3.3 Front End4 Experiments4.1 Datasets4.2 Controlled evaluatio...
膨胀卷积——《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS》
老笨妞
08-31 5911
看这篇论文主要是想了解膨胀卷积，搜出这篇，看起来貌似比deeplab简单一些，于是以此入手。这篇论文把膨胀卷积的计算原理讲的很清楚，但是作用和产生的缘由的话还是deeplab的论文更容易懂，deeplab里面叫"hole algorithm"。 1. dense prediction 在谈膨胀卷积之前想先说一下dense prediction，一开始对这个概念不太理解，看了看别人的解释后说说自...
论文阅读：MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS
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论文阅读笔记二十一：MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS（ICRL2016）
weixin_33805557的博客
12-01 413
论文源址：https://arxiv.org/abs/1511.07122 tensorflow Github:https://github.com/ndrplz/dilation-tensorflow 摘要 该文提出了空洞卷积模型，在不降低分辨率的基础上聚合图像中不同尺寸的上下文信息，同时，空洞卷积扩大感受野的范围。 介绍 语义分割具有一定的挑战性，因为...
【译】Multi-Scale Context Aggregation by Dilation Convolutions(空洞卷积)
qq_21167623的博客
07-05 6705
Multi-Scale Context Aggregation by Dilation Convolutions   通过膨胀卷积进行多层次的上下文聚合 原作：Fisher Yu， Princeton University； Vladlen Koltun ，Intel Labs 翻译：一梦轻尘 原文链接：Multi-Scale Context Aggregation by Dilatio...
基于COMSOL的压裂井降压开采数值模拟：地层压力与流场分布研究
最新发布
08-18
利用COMSOL Multiphysics进行压裂井降压开采的数值模拟过程。首先，通过对特定油藏地区的岩层性质和流体分布进行初步勘测和分析，建立了三维地质模型，考虑了地层层次结构、岩石物理性质（如渗透率、孔隙度）和流体属性（如粘度、密度）。接着，在模型中设定了流体在多孔介质中流动的物理场，并配置了适当的流体源和压力边界条件。随后，使用流体流动和固体力学模块模拟了压裂过程，观察到裂缝的形成和扩展及其对周围地层的影响。最后，展示了模拟得到的地层压力和流场分布图，并附上了一段简化的COMSOL代码示例，解释了如何设置物理场和边界条件。通过这次模拟，不仅可以熟悉压裂开采的模拟方法，还能将其应用于油藏开采和地热开采等领域。 适合人群：从事能源开采领域的研究人员和技术人员，尤其是对压裂井降压开采感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解压裂井降压开采过程的研究人员和技术人员，旨在提高对地下流体运动和压力变化的理解，优化开采过程。 其他说明：文中提供的代码示例有助于读者快速入门COMSOL的流体流动仿真设置，同时模拟结果为实际开采提供了宝贵的数据支持。
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