空洞卷积和普通卷积,圆卷积和线卷积

空洞卷积和普通卷积,圆卷积和线卷积

1.1 空洞卷积和普通卷积的对比下面是普通的卷积：kernel_size=3, stride=1, padding=0 下面是空洞卷积：kernel_size = 3, dilated_ratio = 2, stride = 1, padconv1 = 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

ˇ△ˇ 与正常的卷积不同的是，空洞卷积引入了一个称为“扩张率(dilation rate)”的超参数(hyper-parameter),该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。扩张率中文也其中包括普通卷积、空洞卷积以及其他基于深度学习模型的优化方法。4.2 实验结果展示与分析：通过对实验数据进行大量测试和分析，我们得到了以下结果：首先，我们发现Torch dep

与正常的卷积不同的是，空洞卷积引入了一个称为“扩张率(dilation rate)”的超参数(hyper-parameter),该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。扩张率中文也叫空洞数(Hole Size)。空洞卷积(dilated convolution)在标准卷积里注入空洞，增加感受野(reception filed)。空洞卷积比普通卷积多了个超参数称为dilation rate,指的是kernel的间隔数量。普通卷积的dilatio

4 10.最后是空洞卷积conv2=nn.Conv2d(1, 1, 3, stride=1, bias=False, dilation=2)nn.init.constant_(conv2.weight, 1)out2=conv2(arr)out2 1 2 3 4 这就是空洞卷积和普通卷积的区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，

1. 常规卷积2. 空洞卷积3. 多尺度卷积4. 分组卷积5. 可分离卷积(channel维度) 6. 形变卷积(DCN) 卷积的目的：浅层：从输入图像中提取不同方面的特征，比如水平一、从普通卷积到空洞卷积的直观理解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receptio