空洞卷积感受野的正确计算方法

最新推荐文章于 2023-06-12 14:53:44 发布
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分类专栏： 科研 文章标签： 深度学习 卷积神经网络
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空洞卷积感受野的正确计算方法

空洞卷积介绍

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。
具体是在普通卷积中间填充不参与卷积运算的空洞的结构。对于dilation rate=2，3×3大小的卷积核来说，其卷积过程如下图所示。由图可以看到，其等效的卷积核大小为5×5，而参与运算的只有部分点，更多的是不参与运算的空洞。
在这里插入图片描述

计算误区

网上很多的感受野计算公式为：
F = 2 ( r a t e

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Python从0到100（九十五）：空洞卷积（Dilated Convolution）网络架构与PAMAP2数据集实验分析
Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.csdn.net/topics/614347534
04-15 4万+
空洞卷积通过扩展感受野增强了上下文信息捕捉能力，从而在复杂行为识别中占据优势。未来，可通过引入注意力机制或动态调整空洞率，进一步提升模型对相似行为的区分能力及计算效率，以适应更广泛的应用需求。
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
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04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
卷积计算公式_吃透空洞卷积(Dilated Convolutions)
weixin_39695306的博客
12-08 3115
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,因此需要一种操作可以在增加感受野的同...
空洞卷积计算感受野
02-22 2045
空洞卷积感受野的计算: 空洞卷积感受野的大小分两种情况： (1)不带padding的空洞卷积： 若空洞卷积率为dilate rate 则感受野尺寸=(dilate rate-1)×(k-1) + k #k为卷积核大小； 不带padding的感受野其实就是添加空洞之后的卷积核大小； (2)带padding的空洞卷积： 若空洞卷积率为dilate rate 则感受野尺寸=2×(dilate rate-1)×(k-1) + k #k为卷积核大小； ...
空洞卷积感受野大小计算
weixin_42560055的博客
10-23 9306
空洞卷积感受野的计算 空洞卷积感受野的大小分两种情况： (1)正常的空洞卷积： 若空洞卷积率为dilate rate 则感受野尺寸=（dilate rate-1）（k-1）+k ###### k为卷积核大小 (2)padding的空洞卷积： 若空洞卷积率为dilate rate 则感受野尺寸=2（dilate rate-1）*（k-1）+k ###### k为卷积核大小 ##https...
感受野与空洞卷积
dreamer5z的博客
05-05 6743
空洞卷积英文名为Dilated Convolution或Atrous Convolution，即空洞卷积或者扩张卷积。一般情况下，图片输入到网络中，网络将会对图像做卷积再池化（pooling）的操作，pooling的操作即降低了图像尺寸的同时增大感受野。但由于图像分割预测是pixel-wise的输出，所以将pooling后较小的图像上采样（upsampling）到原始的图像尺寸进行预测一般需要采用反卷积（deconv）操作。
关于dilated convolution(空洞卷积)感受野的计算
编程之路
11-01 2万+
关于感受野的定义请参考：https://www.jianshu.com/p/2b968e7a1715 定义：感受野用来表示网络内部的不同神经元对原图像的感受范围的大小，或者说，convNets(cnn)每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小。   计算公式:       从前往后： F后 = （F前 - 1） + k    (F代表感受野的大小，...
空洞卷积感受野的大小
07-27
- *2* *3* [空洞卷积感受野的正确计算方法](https://blog.csdn.net/IcdKnight/article/details/116330830)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_...
空洞卷积图片
03-11
然后，结合引用2中的内容，比较空洞卷积和普通卷积在感受野和计算复杂度上的差异。接着，应用场景方面，根据引用4，语义分割是一个主要应用，可以详细说明在DeepLab中的具体应用，比如保持高分辨率输出。可能还有...
【转】空洞卷积
zhidao_wenge的专栏
02-21 2681
https://zhuanlan.zhihu.com/p/43784441 一.why is dilated Convolution 引入空洞卷积不得不提的是感受野，感受野就是卷积神经网络的每一层输出的特征图(fe ature map)上的像素点在原图像上映射的区域大小。空洞卷积主要为了解决图像分割中的一些问题而提出的，在FCN中通过pooling增大感受野缩小图像尺寸，然后通过upsampl...
深度学习之空洞卷积
03-09
深度学习之空洞卷积原始出处论文，介绍了空洞卷积实现方法以及实现意义。
感受野的计算与理解（一看就会）
01-06
Q1：感受野指什么？ A1：（1）从局部理解：（上层->本层）感受野等价与卷积核尺寸。           （2）从全局理解：指输出特征层中一个点映射在原始输入图像中的区域。            Tips：通常感受野指全局理解。 Q2：如何计算一个点映射在原始图像中的区域大小？  A2：（1）常规卷积核           首先需要理解输出feature map大小的计算：其中P = padding, K = kernel_size, S = stride,                          自顶向下计算：从输出层反向推导一个点对应输入层的feature map      
带有空洞卷积的卷积神经网络的感受野计算方法
Liekkas_Javey的博客
11-25 2584
每个卷积层可视为三元组[kernel_size, stride, dilation]， 每个最大池化层可视为二元组[1, stride]。 以一个类似Deeplabv3+的Resnet50为例。 总共有4个block，每个block的layer个数为：[3, 4, 6, 3]。 以最后一个block的参数为例，有[[3, 1, 1], [3, 1, 2], [3, 1, 4]]。 感受野计算代码如...
空洞卷积Dilated Conv的感受野，计算量以及实现方法详解
Bismarckczy的博客
03-02 1620
空洞卷积的原理： 通过在卷积核中插入0值，得到更大的卷积核，更大的卷积核意味着更大的感受野。 同时不需要降采样，保持了图像的分辨率。 当然，如果将普通卷积的stride设置为大于1，也能起到增加感受野的效果，但是这样的话，feature的尺寸就会变小。 ...
空洞卷积输入输出感受野计算
冰雪棋书的博客
06-12 453
注意：这⾥的F就是上⾯的感受野，这个公式也适⽤于常规的卷积。k为原始卷积核⼤⼩，r为dia rate参数。以上四步输出尺⼨⼤⼩相同 256*256。输出计算同卷积运算。
pytorch+dilation 空洞卷积感受野计算
Mr_FengT的博客
08-26 6186
Pytorch中空洞卷积分为两类，一类是正常图像的卷积，另一类是池化时候。 pytorch卷积API为： Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,dilation) (1)正常图像空洞卷积： 感受野尺寸 size=(dilation-1)*(kernel_size-1) + kernel_size ...
关于感受野以空洞卷积（dalid convolution）
the_little_fairy___的博客
04-12 1291
目前正在参考大家的各种博客，所以把各种认为优秀的链接先粘贴在此，后续再进行总结： 1、感受野的介绍 评价：这个介绍超级优秀全面，简单易懂 2、MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS论文表格解读 这个表格解释了这篇论文中出现的表格。 感谢知乎某作者的图片 3、计算增加了空洞之后的感受野： https://blog.csdn.ne...
深度学习之空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)
maly_Sunshine的博客
03-03 5522
空洞卷积Convolution with holes 是在标准的卷积映射（convolution map）里注入空洞，以此来增加感受野（reception field），捕获多尺度上下文信息。 空洞卷积实际卷积核大小K： K=k+(k-1)(r-1) k为原始卷积核大小; r(dilation rate)为空洞卷积参数空洞率---kernel的间隔数量，标准卷积r=1。当r=2时，3×3卷积核尺寸扩大为3+(3-1)*(2-1)=5,即5×5；r=4,扩大为9...
感受野大小计算、卷积参数量与计算量、空洞卷积计算量与参数量
别说话写代码的博客
05-05 5601
感受野大小计算 这是 自顶向下方法，也就是从后面向前面计算，初始rf=1 比如conv1(f=3x3,s=2), conv2(f=3x3,s=2), conv3(f=3x3,s=1),从后向前 最后一层每个点rf=1，(1-1)x1+3=3,也就是最后一层结束每个点的感受野是3 倒数第二层 , (3-1)x2+3=7,最后一个点映射到第二层是7的感受野 底数第三层，(7-1...
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