• 什么是“空洞卷积”


    大家好啊,我是董董灿。

    卷积算法有很多变化,其中“空洞卷积”便是一种,它比普通卷积多一个“空洞率”的参数。

    “空洞卷积”就像是给神经网络装上了一副放大镜一样,让普通卷积的感受野变得更大,可以看到更远、更广的地方。

    今天就一起来了解下“空洞卷积”。

    1、空洞卷积是什么

    首先,我们得明白普通卷积是怎么一回事。

    普通卷积(点击查看普通卷积)使用一个小小的窗口在图像上滑动,像素一个一个地过滤,然后把它们加在一起。

    这个窗口叫做卷积核,它和图像上的每个像素都有亲密关系,因为每个像素都参与计算。

    但是,空洞卷积不太一样,它引入了一个叫做“空洞率(Dilation Rate)”的概念。这个空洞率,简单说,就是卷积核里的像素之间的间隔。

    如果空洞率为1,那就和普通卷积一样;但是如果你把空洞率设为其他数,就能得到空洞卷积,这个间隔可以帮助我们扩大卷积核的“视野”,也就是它能看到更多的像素。

    图片

    比如上图设置的是“空洞率”为2的空洞卷积,也就是说,对于输入图像每隔一个像素取一个点和卷积核进行计算。

    2、空洞卷积和普通卷积有什么不同

    首先,空洞卷积扩大了卷积核的视野,但却不需要增加卷积核的尺寸。

    我们知道,扩大卷积核的尺寸确实也可以增大卷积核的视野,但是带来一个副作用就是,模型会变得很大。

    其次,空洞卷积在参数数量上更加高效。

    因为它们之间有一些像素是跳过的,所以参数数量相对较少。这对于深度神经网络来说,是一个巨大的好处,因为它减轻了计算负担,也减少了内存占用。

    最后,使用空洞卷积的时候,可以调整空洞率这新参数来改变卷积核的行为,这意味着可以根据任务的需要来定制模型,使其更灵活。

    3、空洞卷积解决了什么问题

    处理大尺寸输入:想象一下,你有一个超大的图像,普通卷积核可能无法捕捉到足够多的信息。这时,空洞卷积就派上用场了,它可以帮助模型处理大尺寸的输入数据。

    处理遥远像素之间的关系:有些任务需要考虑像素之间的远距离关系。传统卷积核可能无法做到这一点,但通过使用适当的空洞率,空洞卷积可以捕捉到更远处的像素关系。

    减少计算量:由于参数数量较少,空洞卷积可以减少计算量。这对于嵌入式设备和移动端应用来说尤其重要,因为它可以提高模型的推理速度。

    4、空洞卷积的应用领域

    空洞卷积已经在计算机视觉领域的多个任务中大放异彩,包括:

    语义分割(Semantic Segmentation):在分割图像中的对象时,空洞卷积可以帮助网络更好地理解对象的边界和上下文信息,提高分割质量。

    目标检测(Object Detection):空洞卷积可以处理不同尺寸的目标,并提供更丰富的上下文信息,对目标检测任务非常有帮助。

    图像超分辨率(Image Super-Resolution):在将低分辨率图像升采样到高分辨率时,空洞卷积有助于提取更多细节信息,改善图像质量。

    人脸识别(Face Recognition):处理不同尺寸和角度的人脸图像时,空洞卷积有助于提高人脸识别系统的性能。

    好啦,今天关于“空洞卷积”就暂时介绍这么多,欢迎扫描下方二维码加作者微信一起交流AI算法相关内容。

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