膨胀卷积dilated convolution 相关

 

【时间】2019.03.10

【题目】膨胀卷积dilated convolution 相关及keras实现

1、Dilated Convolution

2、Dilated Convolutions 空洞卷积 pytorch版

3、Keras实现。看了pytorch的dilated convolution的实现，发现只是在普通卷积中多了一个参数dilation如，

conv2 = nn.Conv2d(1, 1, 3, stride=1, bias=False, dilation=2) # dilation就是空洞率，即间隔

查看可keras中的Conv2D层，发现也有类似的参数，dilation_rate。具体如下:

keras.layers.convolutional.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

• dilation_rate：单个整数或由两个个整数构成的list/tuple，指定dilated convolution中的膨胀比例。任何不为1的dilation_rate均与任何不为1的strides均不兼容。