深度學習中的各種卷積

1.空洞卷積(Dilated convolution) 傳統的CNN通常採用pooling或up-sampling來整合多尺度上下文信息，這種方式會損失分辨率。FCN的做法是先像傳統的CNN那樣對圖像做卷積再做pooling，降低圖像尺寸的同時增大感受野。up-sampling一般採用反捲積操作。但是在先縮小再放大尺寸的過程中肯定有一些信息損失掉了。 Dilated convolution就是用來

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