conv2d中groups和dilation

最新推荐文章于 2025-04-01 20:54:59 发布
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groups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。

dilation用处

dilation意思是扩张，在使用卷积核进行卷积操作的时候，设置这个参数可以扩大感受野的同时不增加参数，通常取1，将原来的感受野nn扩大成（2n-1）*（2n-1）

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pyotrch nn.Conv2d中groups参数的理解
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在pytorch的Docs中有关于nn.Conv2d的具体描述： torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071 import torc...
带有dilation的conv卷积输出尺寸的计算公式
羊藤枝的博客
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对于conv卷积输出尺寸的计算公式：
torch.nn.Conv2d介绍——Pytorch中的二维卷积层
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“空洞卷积” --Conv2d() dilation
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注意到这个参数 dilation ,就是设置空洞卷积的参数。 这个参数功能是扩大感受野，因为笔者最近忙着复现文章，先把参考资料给大家，稍后出一个总结博文。 空洞卷积1 空洞卷积2
conv2d函数中dilation参数：int or tuple
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torch.nn.conv2d()函数中dilation参数赋值：int or tuple
nn.Conv2d中的dilation
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参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/jokerxsy/article/details/108614661 nn.Conv2d中的dilation dilation = 1： dilation=2:
Net: Conv2d && Dilated
芒果干的博客
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1. torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) 此函数作一个卷积操作，将输入为(N, Cin, H, W)(N, ~C_{in}, ~H, ~W)(N, Cin​,
torch.conv2d stride,dilation,groups
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torch.Conv2d
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- *2* [torch.conv2d stride,dilation,groups](https://blog.youkuaiyun.com/wuhao1205/article/details/124677878)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt...
pytorch之torch.nn.Conv2d()函数详解
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文章目录一、官方文档介绍二、torch.nn.Conv2d()函数详解参数详解参数dilation——扩张卷积（也叫空洞卷积）参数groups——分组卷积三、代码实例 一、官方文档介绍 官网 nn.Conv2d：对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积 二、torch.nn.Conv2d()函数详解 参数详解 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=
Pytorch——Conv2d、conv2d
talkAC的博客
12-14 4594
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conv2d中的groups参数
miya的博客
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如果groups = 4， 单个kernel的size为（1 * kernel size），就相当于kernel在逐层（input层）操作，那么output至少是4的倍数。因为卷一次至少也有4个output。如果groups = 2， 单个kernel的size就是（2 * kernel size），那么output至少是2的倍数[如2，4，6，8等]比如input的channel为4，如果groups=1， 那么 单个kernel的size就是（4 * kernel size）
dilation conv 和 deconv
Dlyldxwl的博客
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最近工作要用到dilation conv，在此总结一下空洞卷积，并和deconv进行对比。dilation conv首先空洞卷积的目的是为了在扩大感受野的同时，不降低图片分辨率和不引入额外参数及计算量（一般在CNN中扩大感受野都需要使用s>1的conv或者pooling，导致分辨率降低，不利于segmentation。如果使用大卷积核，确实可以达到增大感受野，但是会引入额外的参数及计算量）。...
Pytorch中dilation（Conv2d）参数详解
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26-27 逐行实现二维空洞卷积dilation与群卷积groups
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文章目录1. Dilation2. Groups3. 撸代码4. 小结 1. Dilation Dilation 的作用是对卷积核进行扩充；默认dilation=1不扩充，dilation>1 表示卷积核内两两行两两列之间填充dilation-1个0；如下图所示： 2. Groups groups的作用是将输入和输出通道进行分组，避免所有的通道都进行融合，而是以组为单位进行融合，可以大大的减少训练参数； groups=1时的操作： groups=2时的操作： 3. 撸代码 import
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conv2d.中 groups 参数
chumingqian的博客
03-20 1107
使用groups前后，并不改变卷积核的个数，改变的是每个卷积核中通道数；即普通的卷积核中，　每个卷积核中通道数　= 输入特征的通道数；使用groups, 　每个卷积核中通道数变成 = 　输入的通道数/ groups;卷积核的个数保持原来不变。
Conv2d中的groups参数（分组卷积）怎么理解？ 【分组卷积可以减少参数量、且不容易过拟合（类似正则化）】
Drug discovery
01-11 1万+
关于Conv2d的用法先看以下链接：Conv2d_马鹏森的博客-优快云博客 注意：首先需要知道的是groups的值必须能整除in_channels和out_channels 前置知识：卷积参数量的计算公式是：（输入通道数 * 输出通道数 * k^2 ）/ groups 了解分组卷积对输入通道数的影响： 1.当设置group=1时： conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, groups=1) conv.wei.
F.conv2d的参数groups的作用
qq_39861441的博客
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import torch.nn.functional as F import torch inputs = torch.arange(1, 21).reshape(1, 2, 2, 5) filters = torch.arange(1, 7).reshape(2, 1, 1, 3) print(inputs) print(filters) res = F.conv2d(input=inputs, weight=filters, stride=(1, 1), groups=2) print(res) ...
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