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2020-02-01 07:30:18 27 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›
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机器视觉最全面试题总结 空洞卷积(Atrous Convolution)也叫做膨胀卷积、扩张卷积，最初的提出是为了解决图像分割在用下采样（池化、卷积）增加感受野时带来的特征图缩小，后再上采样回去时造成的精度上的损失。空洞卷积通过引入了一个扩张率的超参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。可以在增加感受野的同时保持特征图的尺寸不变,从而代替下采样和上采样a. 是普通的卷积过程(dilation rate = 1),卷积后的感受野为3b. 是dilation rate = 2的空洞卷积,卷积后的感受野为5。 阅读详情
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