空洞卷积图像处理 空洞卷积输出大小计算公式

本文目录一览：

• 1、如何理解空洞卷积
• 2、卷积-转置卷积、空洞卷积、深度可分离卷积、分组卷积、可变形卷积
• 3、转置卷积、空洞卷积和可变形卷积
• 4、重新思考空洞卷积!!!
• 5、卷积-3:扩展卷积/空洞卷积
• 6、实时数仓处理

如何理解空洞卷积

1、理解空洞卷积(dilated convolution)的原理及其在语义分割应用中所发挥的作用，需深入探讨其设计逻辑。dilated convolution 的概念从字面上即可理解为在标准卷积映射中注入空洞，以此增加接收域，相较于常规卷积，其多了一个超参数——膨胀率(dilation rate)，指的是内核的间隔数量，如常规卷积的膨胀率为 1。

2、空洞卷积通过空洞系数(rate)来调整感受野大小，系数越大，感受野越大。这一方法是为了解决语义分割任务中下采样导致图像分辨率降低、信息丢失的问题而提出。在语义分割网络中，通常经过多次下采样对图片进行压缩，再通过上采样恢复图片大小。

3、空洞卷积通过调整空洞系数（rate）来控制感受野的范围，系数越大，感受野越大。这种设计针对语义分割问题中的下采样问题，通常在图像压缩后难以还原细节信息。通过空洞卷积，可以避免下采样导致的分辨率降低和信息丢失，从而提升语义分割效果。

卷积-转置卷积、空洞卷积、深度可分离卷积、分组卷积、可变形卷积

1、深度可分离卷积，是卷积神经网络轻量化的重要手段，它将卷积分解为深度卷积（逐层处理通道）和点卷积（融合通道），大大减少参数量。MobileNet就采用了这一结构，使得计算效率显著提升，尤其在大量通道处理上。分组卷积，如AlexNet中的创新，通过将通道分组，减少了参数，增强了模型的泛化能力。

2、可分离卷积包括空间可分离卷积和深度可分离卷积。空间可分离卷积将卷积操作拆分成多次一维卷积，以减少计算量。深度可分离卷积将卷积分为两步：先对每个通道进行深度卷积，然后对每个通道的结果进行空间卷积。深度可分离卷积能显著减少计算量，特别适用于构建轻量化网络模型。

3、分组卷积将输入特征图按通道分成多组，进行独立卷积，减少参数量，提高计算效率。

4、**空洞卷积**：DeepLabv1和《Multi-scale context aggregation by dilated convolutions》中提出，通过在kernel之间插入空洞，增加感受野，而计算量保持不变。 **可变形卷积（DCN）**：通过学习每个点的偏移量，使卷积更加自适应，提高目标检测的准确率。DCN提出形状可学习的卷积，增强模型的灵活性。

转置卷积、空洞卷积和可变形卷积

1、空洞卷积，即扩张卷积，通过在不增加参数的情况下扩大感受野，为图像分割提供了多尺度信息。通过调整扩张率，它能在保持分辨率的同时提取丰富的特征，是图像处理中的得力助手。深度可分离卷积，是卷积神经网络轻量化的重要手段，它将卷积分解为深度卷积（逐层处理通道）和点卷积（融合通道），大大减少参数量。

2、转置卷积是图像处理中的关键工具，常用于上采样和特定任务如图像分割。它并非简单地插值或反向池化，而是具有可学习参数，通过卷积核的逆向操作增大图像尺寸，构建了一对多的值间关系，但并非严格逆卷积。然而，转置卷积可能产生棋盘效应，这是由于重叠和插值导致的数值效应。

3、转置卷积，也称为反卷积，是图像处理中上采样的常用手段，常见于图像分割、显著性检测和生成对抗网络等任务中。与插值不同，转置卷积具有可学习的参数，其作用在于通过增大图像尺寸，如将2×2的输入通过3×3的卷积核和1×1的步长，得到4×4的输出。

重新思考空洞卷积!!!

相关工作包括在ImageNet上训练的模型对一般任务设计的影响，以及RegNet对ResNeXt架构的改进。空洞卷积、金字塔池化、ASPP、PSPNet等方法在语义分割中的应用，以及实时语义分割技术的进展，如使用轻量级解码器的模型。文章中详细介绍了Field-of-View的概念，以及如何有效地增加感受野。

DeepLabv3：语义图像分割的重新思考 多尺度上下文信息获取 DeepLabv3通过引入多种架构来获取多尺度上下文信息，包括图像金字塔、编码器-解码器、深层空洞卷积以及空间金字塔池化等。其中，深层空洞卷积通过调整卷积步长和空洞大小来增加网络的感受野，从而更好地捕捉图像的多尺度特征。

卷积神经网络达到一定规模时，标准卷积在空间和通道维度上存在冗余，这可能导致模型在训练和推理阶段的计算开销增加。

中国科学院自动化所和深睿AI实验室的科研团队提出了一种革新性的解决方案——联合金字塔上采样模块（JPU），旨在解决扩张卷积在提升图像高分辨率特征图时带来的计算复杂度和内存占用问题。传统的扩张卷积在语义分割中扮演关键角色，但其代价是性能提升与资源消耗之间的权衡。

扩张卷积在语义分割领域扮演着重要角色，但其计算复杂度和内存占用较高。为此，研究人员从中科院自动化所以及深睿AI实验室出发，提出了一种名为Joint Pyramid Upsampling（JPU）的新型联合上采样模块，旨在替代扩张卷积，以减少计算复杂度和内存占用，同时保持模型性能。

卷积-3:扩展卷积/空洞卷积

1、张卷积（dilated convolutions），也称为空洞卷积（atrous convolutions），是一种卷积层扩展技术，引入了扩张率（dilation rate）参数。这一参数定义了卷积核处理数据时各值的间距，是对标准卷积的拓展，旨在解决图像语义分割问题中下采样降低图像分辨率、丢失信息的问题。

2、空洞卷积在图像分割任务中应用广泛。图像分割目的在于实现像素级别的输出，即模型需要对图片中的每个像素点进行预测。在图像分割模型中，通常采用多层卷积提取特征，随着层数加深，感受野逐渐增大。然而，多层卷积与pooling操作后，特征图尺寸会缩小。

3、空洞卷积，即扩张卷积，通过在不增加参数的情况下扩大感受野，为图像分割提供了多尺度信息。通过调整扩张率，它能在保持分辨率的同时提取丰富的特征，是图像处理中的得力助手。深度可分离卷积，是卷积神经网络轻量化的重要手段，它将卷积分解为深度卷积（逐层处理通道）和点卷积（融合通道），大大减少参数量。

4、空洞（扩张）卷积，也称作 atrous convolution，是一种为解决图像语义分割中信息丢失问题而设计的卷积方式，它通过引入扩张率参数，保持参数数量不变，却能增加卷积核的感受野，避免了传统下采样导致的分辨率降低。在需要全局信息或长序列依赖的场景中，空洞卷积表现出色。

5、空洞卷积（扩张卷积）通过添加空洞来扩大感受野，而无需增加参数和模型复杂度。扩张率定义了卷积核处理数据时各值的间距，从而在不增加参数的情况下扩大视野。空洞卷积常用于图像分割领域，能既增大感受野又不减小图像大小。通过调整扩张率，可以获得多尺度信息。可分离卷积包括空间可分离卷积和深度可分离卷积。

实时数仓处理

1、实时数仓架构解决了什么问题？传统数据仓库仅能处理T+1数据，无法满足实时数据处理需求。实时数仓架构提供实时数据处理能力，加快数据洞察速度，支持决策和业务运营。离线数仓如何分层？数仓分为ODS、DWD、DWS、ADS层，ODS层接入原始数据，DWD层进行清洗、转化，DWS层进行轻度汇总，ADS层支持业务场景。

2、离线数仓与实时数仓的区别在于处理数据的时效性和数据存储与处理的方式。离线数仓主要面向历史数据，提供批量分析，侧重于稳定性与数据完整性的保障，通常采用结构化的数据存储方式，如HDFS、Hive等。

3、CCO（Chief Customer Office）部门介绍了其实时数仓建设过程中的经验和思考。CCO的实时数仓经历了从传统数仓到流批一体数仓再到新一代高可用数仓的三代发展历程。通过与Hologres的结合，实现了实时数据通过Flink实时写入，离线数据在MaxCompute加工后也写入Hologres，在统一存储中承载OLAP分析和线上服务两个能力。

4、数据一致性 2实时数仓架构 1方案一 优点：便于数据回溯、重算和数据质量验证。缺点：通过批处理重算，需要维护两套代码，开发和维护成本高。需要两套计算资源 适用场景：超大规模历史数据计算，且这种场景比较频繁。