空洞卷积

最新推荐文章于 2025-06-27 14:57:01 发布
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【深度学习之空洞卷积】空洞卷积和普通卷积的比较包括哪些优势？从感受野、计算复杂度方面分析。
985小水博的摸鱼日常
01-05 1483
【深度学习之空洞卷积】空洞卷积和普通卷积的比较包括哪些优势？从感受野、计算复杂度方面分析。
空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)精华
Akita·Wang's Semantic Segmentation
06-17 762
空洞卷积：在3*3卷积核中间填充0，有两种实现方式，第一，卷积核填充0，第二，输入等间隔采样。 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
Tensorflow tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积的
09-17
主要介绍了Tensorflow tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积的，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
空洞卷积实现代码
HHsHH1234的博客
04-29 6749
经过几天的学习理论知识和实践，终于把unet跟空洞卷积结合了。 还没看过空洞卷积的请看下面链接 空洞卷积理论知识 代码 uent.py import numpy as np import os import skimage.io as io import skimage.transform as trans import numpy as np from tensorflow.keras.models import * from tensorflow.keras.layers import * from t
U-NET模型详解
最新发布
一位热衷于机器学习的博主，致力于将复杂的AI算法化繁为简。分享代码实战与前沿洞见，与你一同探索人工智能的奇妙世界。
06-27 798
通过不断的下采样，网络可以获得更大的感受野（Receptive Field），从而理解图像的全局上下文信息。：通过上采样恢复空间分辨率，并通过跳跃连接将 Encoder 中保存的高分辨率、精细的定位信息（如边缘）补充回来，从而解决了下采样带来的信息损失问题。它同样由一系列模块组成，目标是将低分辨率的特征图恢复到原始图像尺寸，并进行像素级的预测。进行分类，从而将图像划分为不同的区域（例如，前景和背景，或者细胞、器官、病灶等）。首先，我们定义一个基本的“双卷积”模块，因为它在网络中被反复使用。
【转】空洞卷积
zhidao_wenge的专栏
02-21 2689
https://zhuanlan.zhihu.com/p/43784441 一.why is dilated Convolution 引入空洞卷积不得不提的是感受野，感受野就是卷积神经网络的每一层输出的特征图(fe ature map)上的像素点在原图像上映射的区域大小。空洞卷积主要为了解决图像分割中的一些问题而提出的，在FCN中通过pooling增大感受野缩小图像尺寸，然后通过upsampl...
卷积计算公式_吃透空洞卷积(Dilated Convolutions)
weixin_39695306的博客
12-08 3153
一、空洞卷积的提出空洞卷积中文名也叫膨胀卷积或者扩张卷积,英文名也叫Atrous Convolution空洞卷积最初的提出是为了解决图像分割的问题而提出的,常见的图像分割算法通常使用池化层和卷积层来增加感受野(Receptive Filed),同时也缩小了特征图尺寸(resolution),然后再利用上采样还原图像尺寸,特征图缩小再放大的过程造成了精度上的损失,因此需要一种操作可以在增加感受野的同...
空洞卷积详解
热门推荐
tt丫的博客
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
使用PyTorch实现空洞卷积，以及应用RFBNet
01-16
空洞卷积（Dilated Convolution）是一种在深度学习领域中用于图像处理的特殊卷积方式，也称为虫洞卷积。它与传统的卷积操作相比，主要的区别在于增加了特征点之间的间隔，从而扩大了卷积的感受野，使得模型能够捕获...
深度学习之空洞卷积
03-09
深度学习中的空洞卷积，也称为扩张卷积（Dilated Convolution），是一种在卷积神经网络（CNN）中用于图像处理和分析的技术。空洞卷积技术由Fisher Yu和Vladlen Koltun提出，并在2016年的ICLR（International ...
空洞卷积+残差网络.rar
11-16
空洞卷积（Dilated Convolution）和残差网络（Residual Network）是深度学习领域中的两种重要技术，尤其在图像处理和计算机视觉任务中应用广泛。这两种技术都是为了解决深度神经网络在增加层数时面临的梯度消失、过...
PyTorch 普通卷积和空洞卷积实例
09-18
在CNN中，卷积层是核心组件，而普通卷积和空洞卷积是两种不同类型的卷积操作，它们在处理图像特征时有不同的效果。 普通卷积（Standard Convolution）是最基础的卷积形式，其滤波器（filter或kernel）在输入数据上...
空洞卷积原理详解及其pytorch代码实现
m0_46378271的博客
10-05 1万+
空洞卷积及其pytorch实现
【（高级）神经网络系列】空洞卷积：通过在卷积核的元素之间插入空格来“膨胀”内核，从而扩大感受野
神经美学_茂森的博客
07-25 1213
空洞卷积（Dilated Convolution）通过在卷积核的元素之间插入空格来“膨胀”内核，从而扩大感受野。膨胀率参数L表示要扩大内核的范围，即在内核元素之间插入L−1个空格。当L1时，内核元素之间没有插入空格，变为标准卷积。ymni1∑M​j1∑N​xmr⋅inr⋅j⋅wij其中，ymn是输出特征图的元素，xmr⋅inr⋅j是输入特征图的元素，wij是卷积核的元素，M和N分别是卷积核的高度和宽度，r。
空洞卷积（Atrous/Dilated Convolution）
JNing
09-06 2683
由Deeplabv1提出的。 有两种实现方式： 一，卷积核填充0。 二，输入等间隔采样。 扩张率(dilation rate)，也叫空洞数(Hole Size)。 标准卷积可以看做空洞卷积rate=1（Note：rate=2表示中间空洞间隙为1）的特殊形式。 中间的空洞间隙，计算感受野的时候，也属于感受野的有效范围。（单个卷积的感受野计算公式：[(rate-1)(k-1) + k] ** 2 ，其中(rate-1)(k-1) 是因为空洞而新增加的边长增量） 作用..
深度学习之 11 空洞卷积的实现
水w的博客
08-04 4110
空洞卷积的实现
空洞卷积（Atrous Convolution）
天马行空的博客
07-06 629
优点：在不做pooling损失信息和相同的计算条件下的情况下，加大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。 空洞卷积（dilated convolution）是针对图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息而提出的一种卷积思路。利用添加空洞扩大感受野，让原本3x3的卷积核，在相同参数量和...
空洞/扩张/膨胀卷积的作用
cloudless_sky的博客
04-26 1104
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.
空洞卷积（dilated convolution）出现的意义与作用
qq_20979341的博客
01-04 1269
dilated convolution neural network
动态空洞空洞卷积
06-26
### 动态空洞卷积的技术细节及其在深度学习中的应用 #### 技术原理 动态空洞卷积（Dynamic Dilated Convolution）是空洞卷积的一种扩展形式，其核心思想在于根据输入特征图的局部特性动态调整空洞率（dilation ...
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