atrous

空洞卷积（atrous convolutions）又名扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个称为“ 扩张率(dilation rate)”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。过程如图：

卷积核为3、扩张率为2和无边界扩充的二维空洞卷积

一个扩张率为2的3×3卷积核，感受野与5×5的卷积核相同，而且仅需要9个参数。你可以把它想象成一个5×5的卷积核，每隔一行或一列删除一行或一列。

在相同的计算条件下，空洞卷积提供了更大的感受野。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。

第二种理解：

SSD网络是在VGG的基础上进行训练（原始参数不变），如果后面的卷积的感受野对应的改变了，这样也不能进行fine-tune了。

所以，提出了一种带孔的卷积：Atrous Convolution.即：

a为普通的池化的结果，b为“优雅”池化的结果（忽略这个）。我们设想在a上进行卷积核尺寸为3的普通卷积，则对应的感受野大小为7.而在b上进行同样的操作，对应的感受野变为了5.感受野减小了。但是如果使用hole为1的Atrous Convolution则感受野依然为7.所以，Atrous Convolution能够保证这样的池化后的感受野不变，从而可以fine tune，同时也能保证输出的结果更加精细。即：