吃透空洞卷积（Dilated Convolutions）

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本文详细解析了空洞卷积（Dilated Convolutions）的工作原理及其在计算机视觉任务中的应用，包括如何通过扩张率调整感受野大小，实现对不同尺度特征的有效捕捉。

吃透空洞卷积（Dilated Convolutions）
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如何理解空洞卷积（dilated convolution）
C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化
07-21 1204
1.空洞卷积概念 Dilated/Atrous Convolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积) 或者是 Convolution with holes 从字面上就很好理解，是在标准的 convolution map 里注入空洞，以此来增加 reception field。相比原来的正常convolution，dilated convolution 多了一个 hyper-parameter 称之为 dilation rate 指的是kernel的间隔数量(e.g. 正常的 convolution 是
时间序列预测方法之 WaveNet
算命笔记
03-18 4592
最近打算分享一些基于机器学习的时间序列预测方法。这是第四篇。 前面已经分享了两个基于 RNN 的模型（DeepAR 和 DeepState）和一个基于 Attention 的模型（Transformer），今次将会介绍一个基于 CNN 的模型。 Google DeepMind 在 2016 年发表了 WaveNet: A generative model for raw audio 。这篇文章介绍...
sheng的学习笔记-TCN时序卷积：因果卷积、空洞卷积
最新发布
coldstarry的专栏
12-16 2624
TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。Dilated Causal Convolution, 也叫扩展卷积、膨胀卷积、空洞卷积。单纯的因果卷积还是存在传统卷积神经网络的问题，即对时间的建模长度受限于卷积核大小的，如果要想抓去更长的依赖关系，就需要线性的堆叠很多的层。标准的 CNN 可以通过增加 pooling 层来获得更大的感受野，而经过 pooling 层后肯定存在信息损失的问题。
空洞卷积
zhuimengshaonian66的博客
10-23 3696
链接：https://www.zhihu.com/question/54149221   Dilated/Atrous Convolution 或者是 Convolution with holes 从字面上就很好理解，是在标准的 convolution map 里注入空洞，以此来增加 reception field。相比原来的正常convolution，dilated convolution ...
【学习日志】【TCN】时间序列卷积神经网络（1）
hotpants的博客
03-23 6002
卷积运算就是将一个小的滑动窗口（称为卷积核或过滤器）在一个大的数据（称为输入或特征图）上滑动，并对每个窗口内的数据进行加权求和，得到一个新的数据（称为输出或激活图）。例如，在生物信号处理中，如果我们有1000个时间步长和8个信号通道，则我们可以将其表示为一个1000×8 的数组作为TCN 的输入。TCN还使用了空洞卷积，这是一种在卷积核中插入空白位置（称为膨胀因子）的技术，使得卷积核可以覆盖更长范围的输入，而不增加参数数量。就是CNN的卷积（卷积核在数据上进行的一种滑动运算的操作）。
时间卷积网络TCN：CNN也可以处理时序数据并且比LSTM更好
deephub
09-13 1万+
本文回顾了 Shaojie Bai、J. Zico Kolter 和 Vladlen Koltun 撰写的论文：An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling。 在 TCN 之前，我们经常将 LSTM 和 GRU 等 RNN 关联到新的序列建模任务中。 然而，论文表明 TCN（时间卷积网络）可以有效地处理序列建模任务，甚至优于其他模型。 作者还证明了 TCN 比 LST
简单理解空洞卷积 (dilated convolution)
weixin_38362784的博客
08-20 1675
空洞卷积（dilated convolution）广泛应用于语义分割与目标检测任务中。
吃透空洞卷积(Dilated Convolutions)
程序客栈
03-17 9795
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,...
空洞卷积(Dilated Convolutions)
HHsHH1234的博客
04-19 3204
在深度学习中，我们常见的就是卷积神经网络。这篇博客来给大家介绍一下空洞卷积跟普通卷积的区别。 空洞卷积的应用处：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，在相同参数量和计算量下拥有5x5（dilated rate =2）或者更大的感受野，从而无需下采样。扩张卷积（dilated convolutions）又名空洞卷积（atrous convolutions），向卷积层引入了一个
空洞卷积dilated conv
linsen333的博客
08-30 411
空洞卷积 a、b、c图卷积核均为3*3，图a和普通的卷积操作一样，a)图对应3x3的1-dilated conv，b)图对应3x3的2-dilated conv，2-dilated conv的前一层是一个1-dilated conv的话， 那么每个红点就是1-dilated的卷积输出，所以感受野为3x3，所以1-dilated和2-dilated合起来就能达到7x7的conv。c)图是4-dilated conv操作，同理跟在两个1-dilated和 2-dilated conv的后面，能达到15x15的感
空洞卷积(Dilated Convolution)简介
Polaris的博客
11-20 8989
一、空洞卷积(Dilated Convolution) Dilated Convolution(空洞卷积/膨胀卷积)是在标准的 convolution map 里注入空洞，以此来扩大感受野。膨胀卷积与普通的卷积相比：除了卷积核的大小以外，还有一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示膨胀的大小。在普通卷积中，可以认为它的dilated rate = 1。 感受野（receptive field）：CNN中，某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，感受野是卷积核在图像上看到的大小，例
【深度学习】空洞卷积（Atrous Convolution）
lhwjgs123456789的博客
07-09 1281
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，在相同参数量和计算量下拥有5x5（dilated rate =2）或者更大的感受野，从而无需下采样。扩
文字生成图像！GAN生成对抗网络相关论文大汇总
idol24的博客
09-21 2006
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！仅由文字，如何让神经网络自动生成描述对应的图像？very interesting啊，看看GAN这...
时序预测：从两篇高影响力的论文谈起
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06-25 2785
未来可以预测吗？ 本文从两篇高影响力的时序预测文章谈起，其中一篇是18年放在arXiv上的文章，文中总结性地提出了时序卷积网络（TCN: Temporal Convolutional Ne...
谈谈膨胀卷积
how many roads a model must walk down
06-26 9404
膨胀卷积（空洞卷积、Dilation Convolution/Atrous Convolution）的本质是为了1.避免下采样而减少feature map的信息2.感受野又不变如图，（c）为膨胀卷积，考虑亮黄色的神经元，视野为1-5，在（b）的情况中，需要再加一层，才有一个神经元的视野有1-5的情况，但这样参数就变成了好几倍了。caffe中的膨胀系数dilation可以理解为对    原始卷积尺寸...
空洞卷积详解
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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
空洞卷积(dilated convolution)理解
qq_43119354的博客
04-12 1390
Dilated/Atrous Convolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积) 或者是 Convolution with holes 从字面上就很好理解，是在标准的 convolution map 里注入空洞，以此来增加 reception field。相比原来的正常convolution，dilated convolution 多了一个 hyper-parameter 称之为 dilati...
stacked dilated convolutions
05-22
Stacked dilated convolutions refer to a type of convolutional neural network (CNN) architecture where multiple dilated convolutions are used in a series (or "stack") to extract features from the input...
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