【深度學習】空洞卷積（Atrous Convolution）

優點：在不做pooling損失信息和相同的計算條件下的情況下，加大了感受野，讓每個卷積輸出都包含較大範圍的信息。空洞卷積經常用在實時圖像分割中。當網絡層需要較大的感受野，但計算資源有限而無法提高卷積核數量或大小時，可以考慮空洞卷積。 空洞卷積（dilated convolution）是針對圖像語義分割問題中下采樣會降低圖像分辨率、丟失信息而提出的一種卷積思路。利用添加空洞擴大感受野，讓原本3x3的

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