空洞卷积Dilated/Atrous Convolution

空洞卷积广泛应用在语义分割与目标检测等任务中

为什么需要空洞卷积?

以图像分割领域为例,图像输入到CNN中,传统做法就是做卷积再pooling,降低图像尺寸的同时,增大感受野,但是这种方法会导致分辨率下降,会造成一些信息损失

什么是空洞卷积?

就是在普通的卷机基础上,卷积核中间填充0 ,且有两种方法,第一,卷积核填充0,第二 ,输入等间距采样

空洞卷积的作用

• **扩大感受野 ** 空洞卷积感受野大了可以检测到更大的目标,不损失分辨率可以更精确的定位目标

• 捕获多尺度上下文信息:空洞卷积可以设置dilation rate, 作用是在卷积核中填充dilation rate-1个0,因此,当设置不同的dilation rate时感受野就会不一样,也即获取了多尺度信息

空洞卷积虽然有这么多优点，但在实际中不好优化，速度会大大折扣。

计算问题

以conv size= k*k ,dilation rate = n

感受野 = (k-1) * n +1 或者 k + (k-1) * (n-1)