Comparez les similitudes, les différences et les relations entre la convolution dilatée et la convolution atreuse

La convolution dilatée et la convolution dilatée sont des opérations couramment utilisées dans les réseaux de neurones convolutifs. Cet article présentera en détail leurs différences et leurs relations.

1. Convolution dilatée

La convolution dilatée, également connue sous le nom de convolution dilatée ou convolution dilatée, est une opération dans un réseau neuronal convolutif. Il s'agit d'une extension basée sur l'opération de convolution traditionnelle et augmente le champ récepteur du noyau de convolution en insérant des trous dans le noyau de convolution. De cette façon, le réseau peut mieux capturer un plus large éventail de fonctionnalités. La convolution dilatée est largement utilisée dans le domaine du traitement d'images et peut améliorer les performances du réseau sans augmenter le nombre de paramètres ni la quantité de calcul. En élargissant le champ de réception du noyau de convolution, la convolution dilatée peut mieux traiter les informations globales dans l'image, améliorant ainsi l'effet d'extraction de caractéristiques.

L'idée principale de la convolution dilatée est d'introduire des intervalles autour du noyau de convolution. Ces intervalles permettent au noyau de convolution de se déplacer sur la carte des caractéristiques d'entrée de manière "sautante", augmentant ainsi la taille de la caractéristique de sortie. map. , tout en gardant la taille du noyau de convolution inchangée. Plus précisément, en supposant que la carte des caractéristiques en entrée est X_{(i+mtimes r),(j+ntimes r)}K_{m,n}

où r est le taux d'expansion, indiquant la taille du trou dans le noyau de convolution, m et n sont l'index de ligne et de colonne. En modifiant la taille du taux d'expansion r, des cartes caractéristiques de différents champs récepteurs peuvent être obtenues.

2. Convolution atreuse

La convolution atreuse est une opération de convolution couramment utilisée dans les réseaux neuronaux convolutifs. Elle est très similaire au concept de convolution dilatée, mais leur mise en œuvre est légèrement différente. La différence entre la convolution dilatée et l'opération de convolution traditionnelle est que certains trous sont insérés dans l'opération de convolution. Ces trous peuvent faire "sauter" le noyau de convolution sur la carte des caractéristiques d'entrée, réduisant ainsi la taille de la carte des caractéristiques de sortie tout en conservant l'augmentation. la taille du noyau de convolution inchangée.

L'idée principale de la convolution dilatée est d'insérer des trous dans le noyau de convolution. Ces trous peuvent faire "sauter" le noyau de convolution sur la carte des caractéristiques d'entrée, augmentant ainsi la taille de la carte des caractéristiques de sortie. en gardant la taille du noyau de convolution inchangée. Plus précisément, en supposant que la carte des caractéristiques d'entrée est X_{(i+mtimes r),(j+ntimes r)}K_{m,n}

où r est le taux de trou, indiquant la taille du trou inséré, m et n sont les lignes et les colonnes de l'index du noyau de convolution. En modifiant la taille du taux de trous r, des cartes caractéristiques de différents champs récepteurs peuvent être obtenues.

3. La relation entre convolution dilatée et convolution dilatée

Les concepts de convolution dilatée et de convolution dilatée sont très similaires. Ce sont deux extensions basées sur des opérations de convolution traditionnelles. En fait, la convolution dilatée peut être considérée comme une forme particulière de convolution dilatée, car le taux de trous d en convolution dilatée est en fait le taux de trous r-1 en convolution dilatée. Par conséquent, la convolution dilatée peut être considérée comme un type spécial de convolution dilatée, qui élargit le champ récepteur du noyau de convolution en insérant des trous, et peut également être mise en œuvre en utilisant une convolution dilatée.

De plus, la convolution dilatée et la convolution dilatée peuvent être utilisées pour une variété de tâches dans les réseaux de neurones convolutifs, telles que la classification d'images, la segmentation sémantique, etc. Cependant, comme le taux de trous d en convolution dilatée est discret, son champ récepteur est légèrement moins précis que celui d'une convolution dilatée. Par conséquent, les circonvolutions dilatées peuvent être plus couramment utilisées dans les tâches nécessitant des champs récepteurs accrus.

En bref, la convolution dilatée et la convolution dilatée sont des opérations de convolution couramment utilisées dans les réseaux neuronaux convolutifs. Elles peuvent être converties les unes dans les autres et peuvent également être utilisées dans différentes tâches. L'opération de convolution spécifique à utiliser dépend de la détermination spécifique. par les exigences de la tâche.

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