空洞卷积学习

1、普通卷积：                                                                     膨胀卷积：

                                                 

        两者同样采用3×3的卷积。但膨胀卷积的kernel元素之间存在间隙，间隙称为膨胀因子r。（r=2记录每两个元素之间的距离）

元素之间r=1相当于普通卷积。

2、膨胀卷积的作用：①：可以增加感受野

                             ②：在padding的情况下可以保持原输入特征图H,W不变。

3、使用膨胀卷积的原因：

         在语义分割的任务中，图像一般需要先通过一个分类网络进行特征提取（对图像进行下采样，会丢失很多细节信息，且对 小目标图像检测效果不好），在进行上采样，无法恢复细节信息。主要是分类为网络中的Max Pooling会丢失细节信息与小目标，导致网络分割效果不好。但如果去掉max pooling不会降低特征图的宽和高，但导致特征图对应原图的感受野变小。则可使用膨胀卷积。

4、简单堆叠膨胀卷积存在的问题：gridding effect

        连续使用3个膨胀卷积：layer2上的一个pixel会使用layer1上9个pixel位置上的参数。

                layer3上1个像素会对应layer1上25个pixel的信息。

layer4上的1个像素对应到layer1上的像素不是相邻的，存在间隔，即gridding effect，导致丢失一些信息。

         当膨胀系数分别设为1,2,3;layer4的感受野13×13.

 直接使用3个普通的3×3的卷积:感受野只有7×7，以上三种方式参数量相同。

        

5、连续使用多个膨胀卷积时膨胀因子的计算：

        ①连续堆叠N个膨胀卷积，kernel大小为3×3,每一个卷积核的膨胀系数分别为：[r1,r2,r3...rn],HDC的目标是，希望非零元素距离为1，即无间隔。

        第i层对应两个非零元素的最大距离：ri第i层的膨胀系数，Mn=rn，第n层的非零元素之间的最大距离就是膨胀系数，设计目标是：使M2小于等于K。

 假设：K=3，r=[1,2,5],M2=2

        计算过程：代入上式计算M2.

假设：K=3，r=[1,2,9]，M2=5>K,故这组参数不合适。

我们希望高层区域的像素都能利用到底层区域的像素。

        ②推荐将dilation rates设置为锯齿结构[1,2,3,1,2,3]

        ③公约数不能大于1,例如(2,4,8)，这种情况仍然会丢失部分信息。