假设输入为4x4,卷积核为3x3,stride=1,此时dilation=0的卷积情况:
下面是输入为7x7,卷积核为3x3,stride=1,dilation=1时候的卷积情况
在这种情况下,卷积核的感受野由原来的3x3变成了现在的5x5,同时没有增加计算量,保留了更多的细节信息。
所以假设在dilation=0的情况下卷积核大小为X,使用了dilation=N卷积时卷积核的感受野大小就变成了X+(X-1)*N的大小。
pytorch 网络中dilation=0和dilation=N (N=1,2,3,...)的区别
猜你喜欢
转载自blog.csdn.net/b15040915/article/details/105601027
今日推荐
周排行