8.23笔记(手写),deeplabV2与V3

 

空洞卷积(Dilated convolution)如下图所示,其中 r 表示两列之间的距离(r=1就是常规卷积了)。

 

        池化可以扩大感受野,降低数据维度,减少计算量,但是会损失信息,对于语义分割来说,这造成了发展瓶颈。

        空洞卷积可以在扩大感受野的情况下不损失信息,但其实,空洞卷积的确没有损失信息,但是却没有用到所有的信息。

1.2 空洞卷积的优点
        扩大感受野:神经网络加深,单个像素感受野扩大,但特征图尺寸缩小,空间分辨率降低,为此,空洞卷积出现了,一方面感受野大了可以检测分割大目标,另一方面分辨率高了可以精确定位目标。
        捕获多尺度上下文信息:两列之间填充 (r-1) 个0,这个 r 可自己设置,不同 r 可得到不同尺度信息。

 网络代码请见我的另外一篇博客:8.9学习笔记,复现MobilenetV1-V3网络_灼清回梦的博客-CSDN博客

 

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