" Multi-scale context aggregation by dilated convolutions." arXiv preprint arXiv:1511.07122 (2015). 2、 Understanding Convolution for Semantic Segmentation 3、 Rethinking Atrous …

简单讨论下dilated conv，中文可以叫做空洞卷积或者扩张卷积。 首先介绍一下dilated conv诞生背景 [4]，再解释dilated conv操作本身，以及应用。

本文主要对论文《Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions》进行总结。 论文地址： [1511.07122] Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions 源码地址： …

Mar 13, 2025 · 传统的扩张卷积使用全局固定的扩张率，无法适应不同区域的频率特征，限制了模型的表达能力。 所以，这篇论文提出一种 频率自适应空洞卷积（Frequency Adaptive Dilated …

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 (feature 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 …

上图中，UniRepLKNet的Dilated Reparam Block通过使用扩张的小核心卷积层来增强非扩张的大核心层。 这些扩张层从参数角度看等同于一个具有更大稀疏核心的非扩张卷积层，这使得整个 …

原理 扩张卷积 （Dilated Convolution）也被称为 空洞卷积 或者 膨胀卷积，是在标准的卷积核中注入空洞，以此来增加模型的感受野（reception field）。

此文记录如何使用pytorch的 nn.Conv2d API来做dilated convolution。 1. 输入数据的格式输入数据的shape为 ： [batch, in_channels, high, width] 2. nn.Conv2d的初始化参数def __init__ (self, …

扩张卷积（dilated convolutions）又名空洞卷积（atrous 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。

扩张卷积（dilated convolutions）又名空洞卷积（atrous 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。