Darts代码学习小记：pytorch中的dilation参数的作用

最新推荐文章于 2024-11-18 14:07:22 发布
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分类专栏： 计算机视觉 AutoML
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如果我们设置的dilation=0的话，效果如图：

蓝色为输入，绿色为输出，可见卷积核为3*3的卷积核
在这里插入图片描述

如果我们设置的是dilation=1，那么效果如图：

蓝色为输入，绿色为输出，卷积核仍为3*3，但是这里卷积核点与输入之间距离为1的值相乘来得到输出

在这里插入图片描述

好处：

这样单次计算时覆盖的面积（即感受域）由dilation=0时的33=9变为了dilation=1时的55=25

在增加了感受域的同时却没有增加计算量，保留了更多的细节信息，对图像还原的精度有明显的提升

DARTS代码分析（Pytorch）
weixin_30698527的博客
09-03 1796
最近在看DARTS的代码，有一个operations.py的文件，里面是对各类点与点之间操作的方法。 OPS = { 'none': lambda C, stride, affine: Zero(stride), 'avg_pool_3x3': lambda C, stride, affine: PoolBN('avg', C, 3, stride, 1, af...
pytorch的函数中的dilation参数的作用
weixin_33965305的博客
04-26 1627
如果我们设置的dilation=0的话，效果如图： 蓝色为输入，绿色为输出，可见卷积核为3*3的卷积核 如果我们设置的是dilation=1，那么效果如图： 蓝色为输入，绿色为输出，卷积核仍为3*3，但是这里卷积核点与输入之间距离为1的值相乘来得到输出 好处： 这样单次计算时覆盖的面积（即感受域）由dilation=0时的3*3=9变为了dilation=1时的5*5...
pytorch函数中的dilation参数的作用
qq_36370187的博客
10-30 8456
举例子说明： 1.dilation=0的话，效果如图： 2.dilation=1，那么效果如图： 输入是蓝色，绿色是输出，可以看到dilation=1时输入间隔着一个格子。
深度学习pytorch代码：dilation空洞卷积、最大池化
weixin_44575717的博客
04-08 3284
dilation=1，称为空洞卷积，在卷积核相邻像素之间插入一个空白像素。 默认池化核：kernel_size = 3 Ceil_model=True or False： 是否对非完整像素进行保留(默认为False) import torch import torchvision.datasets from mmcv import DataLoader from mmcv.cnn import MaxPool2d from torch import nn from torch.utils..
pytorch CON2D
weixin_43436587的博客
05-23 221
class torch.nn.Conv2d( in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 输入: (N,C_in,L_in) 输出: (N,C_out,L_out) 输入输出的计算方式： Lout=floor((Lin+2padding−dilation(kernerlsize−1)−1)/stride+1)L_{out}=floor((L_{in}+2paddin
Pytorch nn.conv2d 的 参数 dilation =1 究竟是？
OrdinaryMatthew的博客
11-10 2932
在pytorch 的 nn.conv2d 和 nn.ConvTranspose2d都有这个参数 dilation。而且默认参数值是 1。那么，当 dilation=1 的时候，对应的究竟是 图1 还是 图2 ？是图2。 图1. 图2. 参考资料 Pytorch Tutorial
pytorch2keras：PyTorch到Keras模型转换器
02-04
pytorch2keras PyTorch到Keras模型转换器。 安装 pip install pytorch2keras 重要的提醒 要正确使用转换器，请在~/.keras/keras.json进行更改： ... " backend " : " tensorflow " , " image_data_format " : " ...
【深度学习进阶】：PyTorch中的8个高级特性，助你成为实战高手
[【深度学习进阶】：PyTorch中的8个高级特性，助你成为实战高手](https://discuss.pytorch.org/uploads/default/optimized/3X/a/5/a5e2ae21d945893db334a8c3e1c413dbe5e8ae29_2_1024x364.png) # 摘要 PyTorch作为一...
Auto-ReID-Fast: PyTorch实现中使用DARTS优化Re-ID搜索结构
资源摘要信息:"Auto-ReID-Fast: 使用DARTS为Re-ID搜索更好的结构的pytorch实现" 1. Auto-ReID-Fast项目概述 Auto-ReID-Fast是一个基于深度学习的人体重识别(Re-ID)模型的快速实现，使用了DARTS（Differentiable ...
AutoDL-Projects：PyTorch深度学习自动化算法实战指南
标题 "AutoDL-Projects:在PyTorch中实现的自动化深度学习算法" 指出了几个关键概念，涉及到深度学习、自动化算法、以及编程框架PyTorch。我们可以从以下几个方面展开知识点： 1. **深度学习（Deep Learning）**：一...
pytorch Con2d详解
Mark_able
11-14 4744
Con2d作为torch.nn下的类，主要参数依次为输入通道数量，输出通道数量，卷积核大小，卷积步长，其中输入通道与图片的输入通道一致，输出通道代表经过conv2d后输出的通道数，卷积核大小代表每次与图像中的同样大小的像素区域进行计算。 图片来源的链接https://www.cnblogs.com/RyanXing/p/12852940.html 若padding等于1，拿上图的红色区域的进行计算，则下一次计算input小矩阵为当前矩阵网右移动一格。 结论：conv2d主要作用是指定输出通道和卷积核大小等
pytorch+dilation 空洞卷积感受野计算
Mr_FengT的博客
08-26 6198
Pytorch中空洞卷积分为两类，一类是正常图像的卷积，另一类是池化时候。 pytorch卷积API为： Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,dilation) (1)正常图像空洞卷积： 感受野尺寸 size=(dilation-1)*(kernel_size-1) + kernel_size ...
Pytorch中dilation（Conv2d）参数详解
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首先我们看一下Pytorch中的Conv2d的对应函数（Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]）： torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1,
pytorch使用（二）自定义网络
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Pytorch中的卷积、空洞卷积和组卷积
a171232886的博客
11-22 2775
Pytorch中的卷积、空洞卷积和组卷积标准卷积Conv2d具体操作空洞卷积组卷积参考文献 标准卷积Conv2d 最基础的卷积。下面图虽然丑了点，但足够说明问题了。 注： （1） kernel的值在初始化中是随机生成的，可以每个值之间都不一样。 （2）每个通道只对应一个bias值。 具体操作 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=
nn.Conv1d\nn.Conv2d以及groups\dilation参数的理解
jokerxsy的博客
09-16 1万+
nn.Conv1d 代码: nn.Conv1d(in_channels = 16, out_channels = 16, kernel_size = (3,2,2), stride = (2,2,1), padding = [2,2,2]) 如果输入为: x = torch.randn(10,16,30,32,34) 则: 10代表:batch_size 16代表:输入的通道数 30，32，34代表图片(或其他)的大小 那么经过这个nn，输出的规格为[10,16,16,18,37] 公式如下: d(
conv2d中groups和dilation
qq_36819661的博客
07-24 724
关于卷积层中groups参数用处 用处 groups参数目的是为了在保证原来准确度的情况下减少卷积核的参数：参数个数可以缩小（groups=）g倍；加快运算速度，具体信息查看其他资料。
28-OpenCVSharp —- Cv2.Dilate()函数功能（形态学膨胀）详解
最新发布
weixin_45590420的博客
11-18 1848
函数在形态学图像处理中扮演着重要角色，通过膨胀操作能够有效扩展图像中的前景区域、填补空洞、增强物体边缘，或连接相邻的物体。膨胀操作与其他形态学运算（如腐蚀、开运算、闭运算等）结合使用时，可以实现更加复杂的图像处理目标。掌握膨胀操作的核心原理、参数设置、应用场景以及与其他算法的配合，能够帮助开发者更好地解决图像分析中的各种问题。
Pytorch中nn.Conv2d的dilation
sunmingyang1987的博客
04-06 1759
dilation原文解释如下： controls the spacing between the kernel points; also known as the à trous algorithm. It is harder to describe, but this link_ has a nice visualization of what :attr:dilation does. 原文中也说描述起来有些难度，就是卷积核的各元素间隔开，默认间隔大小为1。如下图所示： ...
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