膨脹卷積dilated convolution 相關

 

【時間】2019.03.10

【題目】膨脹卷積dilated convolution 相關及keras實現

1、Dilated Convolution

2、Dilated Convolutions 空洞卷積 pytorch版

3、Keras實現。看了pytorch的dilated convolution的實現，發現只是在普通卷積中多了一個參數dilation如，

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

查看可keras中的Conv2D層，發現也有類似的參數，dilation_rate。具體如下:

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：單個整數或由兩個個整數構成的list/tuple，指定dilated convolution中的膨脹比例。任何不爲1的dilation_rate均與任何不爲1的strides均不兼容。