AtrousConvolution和dilated convolution

英文原文: Dilated Convolution 简单来说,扩张卷积只是运用卷积到一个指定间隔的输入．按照这个定义,给定我们的输入是一个2维图片,扩张率 k=1 是通常的卷积,k=2 的意思是每个输入跳过一个像素,k=4 的意思是跳过 3 个像素．最好看看下面这些 k 值对应的图片． 下面的图片表示了在 2 维数据上的扩张卷积．红点表示输入到此例中的 3x3 滤波器的数据点,绿色区域表示这些输入中每一个所捕获的接收域 (receptive field). 接收域是一个在初始的输入上,通过每个输

最早出现在DeeplLab系列中,作用:在不改变特征图尺寸的同时增大感受野,摈弃了pool的做法(丢失信息): 结构如下: 存在的问题:棋盘效应(特征图不是处处可导!) 解决方法:使用锯齿状的卷积核 原文地址:https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/12101300.html

作者:魏秀参链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21824299来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 说起特斯拉,大家可能立马会想到今年5月份发生在特斯拉Model S自动驾驶上的一宗夺命车祸.初步的调查表明,在强烈的日照条件下,驾驶员和自动驾驶系统都未能注意到牵引式挂车的白色车身,因此未能及时启动刹车系统.而由于牵引式挂车正在横穿公路,且车身较高,这一特殊情况导致Model S从挂车底部通过时,其前挡风玻璃与挂车底部发生撞击

卷积层 Conv1D层 keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=

局部连接层LocallyConnceted LocallyConnected1D层 keras.layers.local.LocallyConnected1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_

近十年来在国际计算机视觉领域最具影响力.研究内容最全面的顶级学术会议CVPR,近日揭晓2018年收录论文名单,腾讯AI Lab共有21篇论文入选,位居国内企业前列,我们将在下文进行详解,欢迎交流与讨论. 去年CVPR的论文录取率为29%,腾讯AI Lab 共有6篇论文入选,点击 这里可以回顾.2017年,腾讯 AI Lab共有100多篇论文发表在AI顶级会议上,包括ICML(4篇).ACL(3篇).NIPS(8篇)等. 我们还坚持与学界.企业界和行业「共享AI+未来」,已与美国麻省理工大学.英国

南洋理工大学的综述论文<Recent Advances in Convolutional Neural Networks>对卷积神经网络的各个组件以及进展情况进行总结和解读,其中涉及到 CNN 中各种重要层的数学原理以及各种激活函数和损失函数.机器之心技术分析师对该论文进行了解读. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.07108 引言 近段时间来,深度 CNN 已经在多个深度学习应用领域取得了出色的表现,并且也有很好的泛化的能力.图像分类.目标检测.实例分割和场景理

Atrous convolution ,就是带洞的卷积,卷积核是稀疏的 The First Column The Second Column atrous convolution 带洞卷积基于 standard convolution upsampling 将变小的图像恢复到原始大小 dilated convolution 原文地址:https://www.cnblogs.com/hugeng007/p/10325013.html

Convolution animations N.B.: Blue maps are inputs, and cyan maps are outputs. No padding, no strides Arbitrary padding, no strides Half padding, no strides Full padding, no strides No padding, strides Padding, strides Padding, strides (odd) Transpose