空洞卷积

最新推荐文章于 2025-04-07 16:05:36 发布
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Dilated/Atrous Convolution(空洞卷积或膨胀卷积) 或是 Convolution with holes。就是在标准的卷积核中加入空洞，从而增加感受野。dilation rate作为空洞设置的一个超参数。普通的卷积可以认为dilation rate=1。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述eg:
论文：Semantic Segmentation of Pathological Lung Tissue with Dilated Fully Convolutional Networks
链接：https://arxiv.org/abs/1803.06167v1
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
pytorch模块:
conv1 = nn.Conv2d(1, 1, 3, stride=1, bias=False, dilation=1) # 普通卷积
conv2 = nn.Conv2d(1, 1, 3, stride=1, bias=False, dilation=2) # dilation就是空洞率，即间隔2

【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 1469
【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。
【深度学习】空洞卷积（Atrous Convolution）
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『算法学习』空洞卷积
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一、空洞卷积的提出 空洞卷积（atrous convolutions）又名扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个称为 “扩张率(dilation rate)”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。 该结构的目的是在不用pooling（pooling层会导致信息损失）且计算量相当的情况下，提供更大的感受野。 顺便一提，卷积结构的主要问题如下： ...
空洞卷积（dilation）
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具体来说，空洞卷积是在标准的卷积核里注入空洞，以此来增加感受野/接受域。相比原来的正常卷积运算，空洞卷积多了一个超参数，称之为扩张率（Dilation Rate），它指的是卷积核的间隔数量。空洞卷积可以在不用pooling层（pooling层会导致信息损失）且计算量相当的情况下，提供更大的感受野，并有内部数据结构的保留和避免使用down-sampling这样的特性。至于空洞卷积最开始具体是用在哪个网络之中，可能因不同的研究和应用而有所不同，但它在图像语义分割任务中的提出和应用是具有里程碑意义的。
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
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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
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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...
关于空洞卷积
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04-07 861
关于神经网络中的空洞卷积
空洞卷积（Atrous Convolution）
ywm_up
02-09 5093
优点：在不做 polling 损失信息和相同的计算条件下的情况下，增大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。空洞卷积经常应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（atrous convolutions）又称扩张卷积（dilated convolutions），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个卷积网络。利用添加空洞扩大感受野，让原本3×3的卷积核，在相同参数量核计算量下拥有5×5（d.
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JNing
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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..
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动态空洞空洞卷积
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### 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 rate）。传统的空洞卷积通过固定空洞率来扩大感受野，而动态空洞卷积则引入了额外的机制，使得空洞率可以根据输入内容进行自适应调整。这种机制通常依赖于一个额外的子网络或注意力模块，用于预测每个位置的最佳空洞率[^2]。 具体来说，动态空洞卷积的操作可以分为以下几个步骤： 1. **特征提取**：首先使用标准卷积层对输入特征图进行初步处理，提取基础特征。 2. **空洞率预测**：接着，利用一个轻量级的子网络（如全连接层或小型卷积网络）来预测每个位置的最优空洞率。这个子网络的输入通常是原始特征图的一部分，输出则是对应位置的空洞率值。 3. **动态空洞卷积操作**：最后，根据预测得到的空洞率，在每个位置上执行空洞卷积操作，生成最终的输出特征图。 这种方法的优势在于能够更好地适应不同尺度的目标和复杂背景，从而提升模型的整体性能。 #### 应用场景 动态空洞卷积因其能够灵活调整感受野的特点，在多个深度学习任务中得到了广泛应用： - **语义分割**：在语义分割任务中，动态空洞卷积可以帮助模型更准确地捕捉到不同尺度的对象边界，提高分割精度。例如，在Cityscapes数据集上，采用动态空洞卷积的模型能够在保持高分辨率的同时，有效识别出道路、建筑物等大范围结构[^4]。 - **目标检测**：对于目标检测任务而言，动态空洞卷积有助于增强模型对多尺度目标的感知能力，尤其是在处理小物体时表现更为出色。这是因为动态调整的空洞率可以在不牺牲计算效率的前提下，提供更加丰富的上下文信息[^1]。 - **图像分类**：虽然图像分类任务相对简单，但动态空洞卷积仍然可以通过优化特征提取过程，帮助模型更快收敛并达到更高的准确率。 #### 示例代码 以下是一个简单的PyTorch实现示例，展示了如何构建一个包含动态空洞卷积的基本模块： ```python import torch import torch.nn as nn class DynamicDilatedConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, max_dilation=4): super(DynamicDilatedConv, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, padding=1) # 子网络用于预测空洞率 self.dilation_predictor = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)), nn.Flatten(), nn.Linear(in_channels, max_dilation), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): base_features = self.conv(x) dilations = self.dilation_predictor(x) # 预测空洞率 # 根据预测结果选择合适的空洞率进行卷积 dynamic_features = [] for d in range(dilations.shape[1]): dilated_conv = nn.Conv2d(base_features.shape[1], base_features.shape[1], kernel_size=3, dilation=d+1, groups=base_features.shape[1], bias=False).to(x.device) feature = dilated_conv(base_features) dynamic_features.append(feature * dilations[:, d].view(-1, 1, 1, 1)) return torch.sum(torch.stack(dynamic_features), dim=0) # 使用示例 model = DynamicDilatedConv(64, 64) input_tensor = torch.randn(1, 64, 256, 256) output_tensor = model(input_tensor) print(output_tensor.shape) # 输出形状应为 [1, 64, 256, 256] ``` 上述代码定义了一个`DynamicDilatedConv`类，其中包含了用于预测空洞率的子网络以及基于这些预测值执行的实际空洞卷积操作。通过这种方式，模型能够在训练过程中自动学习最适合当前任务的空洞率配置，进而提升整体表现。
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