atrous convolution

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atrous convolution 简而言之,带孔卷积: 来自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27470685 假设一个二维信号,每个位置对应的输出为和卷积核为,带孔卷积在输入feature map上的计算如下: 其中孔的比例为对应采样输入信号的步长,这相当于将输入与通过在每个空间维度上两个连续的卷积核值之间插入个零点而产生的上采样滤波器进行卷积.标准的卷积是的情况,而带孔卷积能够通过改变比例值自适应地修改滤波器的感受域,见下图. 带孔卷积还可以控制计算全卷积网络中…

论文阅读笔记十一：Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation（DeepLabv3)(CVPR2017)

论文链接:https://blog.csdn.net/qq_34889607/article/details/8053642 摘要该文重新窥探空洞卷积的神秘,在语义分割领域,空洞卷积是调整卷积核感受野和DCNN feature map分辨率的有力工具.该文应用不同sample rate的空洞卷积以级联或者平行的方式来处理分割任务中的多尺寸问题.另外,增强了ASPP使其在图像级编码global context来生成卷积特征.该文与DeepLabv1,DeepLabv2不同,将作为后处理的CRF移…

论文阅读笔记十：DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs (DeepLabv2)(CVPR2016)

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1606.00915.pdf 摘要该文主要对基于深度学习的分割任务做了三个贡献,(1)使用空洞卷积来进行上采样来进行密集的预测任务.空洞卷积可以在不增加参数量的基础上增大filter的感受野,从而可以得到更多的语义信息.(2)空洞空间金字塔池化结构(ASPP)从而以多尺寸来分割目标物体.通过不同sample rates的filters及不同大小的感受野,来获得多尺寸下的语义信息.(3)结合DCNN与概率模型提高物体的检测边界.DCNNs+C…