拡張コンボリューションとアトラスコンボリューションの類似点、相違点、および関係を比較します。

拡張畳み込みと拡張畳み込みは、畳み込みニューラル ネットワークでよく使用される演算です。この記事では、それらの違いと関係について詳しく紹介します。

1. 拡張畳み込み

拡張畳み込みは、拡張畳み込みまたは拡張畳み込みとも呼ばれ、畳み込みニューラル ネットワーク操作です。これは、従来の畳み込み演算に基づいた拡張であり、畳み込みカーネルに穴を挿入することで畳み込みカーネルの受容野を増加させます。これにより、ネットワークはより広範囲の機能をより適切に捕捉できるようになります。拡張コンボリューションは画像処理の分野で広く使用されており、パラメータの数や計算量を増やすことなくネットワークのパフォーマンスを向上させることができます。コンボリューション カーネルの受容野を拡張することにより、拡張コンボリューションは画像内のグローバル情報をより適切に処理できるようになり、それによって特徴抽出の効果が向上します。

拡張畳み込みの主なアイデアは、畳み込みカーネルの周囲にいくつかの間隔を導入することです。これらの間隔により、畳み込みカーネルは入力特徴マップ上で「ジャンプ」方式で移動できます。これにより、コンボリューション カーネルのサイズを変更せずに、出力特徴マップのサイズが増加します。具体的には、入力特徴マップが \sum_{m}\sum_{n}X_{(i m\times r),(j n\times r)}K_{m,n}

であると仮定します。

ここで、r は拡張率、コンボリューション カーネルのホールのサイズを表し、m と n はコンボリューション カーネルの行インデックスと列インデックスです。拡大率rの大きさを変えることで、異なる受容野の特徴マップを取得することができます。

2. Atrous 畳み込み

Atrous 畳み込みは、畳み込みニューラル ネットワークで一般的に使用される畳み込み演算であり、拡張に関連しています。は非常に似ていますが、実装が若干異なります。拡張畳み込みと従来の畳み込み演算の違いは、畳み込み演算にいくつかの穴が挿入されていることです。これらの穴により、入力特徴マップ上で畳み込みカーネルが「ジャンプ」して移動し、出力特徴マップのサイズが削減されます。コンボリューションカーネルのサイズは変更されません。

拡張畳み込みの主なアイデアは、畳み込みカーネルにいくつかの穴を挿入することです。これらの穴により、畳み込みカーネルが入力特徴マップ上で「ジャンプ」して移動するため、コンボリューション カーネルのサイズは変更せずに、出力特徴マップのサイズが増加します。具体的には、入力特徴マップが \sum_{m}\sum_{n}X_{(i m\times r),(j n\times r)}K_{m,n}

であると仮定します。

ここで、r はボイド率、挿入されたホールのサイズを表し、m と n はコンボリューション カーネルの行インデックスと列インデックスです。ホール率 r のサイズを変更することにより、異なる受容野の特徴マップを取得できます。

3. 拡張畳み込みと拡張畳み込みの関係

拡張畳み込みと拡張畳み込みの概念は非常に似ています。従来の畳み込み演算。実際、拡張畳み込みのホール レート d は実際には拡張畳み込みのホール レート r-1 であるため、拡張畳み込みは拡張畳み込みの特殊な形式と見なすことができます。したがって、拡張コンボリューションは、穴を挿入することによってコンボリューション カーネルの受容野を拡張する特殊な種類の拡張コンボリューションとみなすことができ、拡張コンボリューションを使用して実装することもできます。

さらに、拡張畳み込みと拡張畳み込みは両方とも、画像分類、セマンティック セグメンテーションなど、畳み込みニューラル ネットワークのさまざまなタスクに使用できます。両方とも、さまざまな用途で効果的です。畳み込みニューラル ネットワークのパフォーマンスを向上させることができます。ただし、拡張コンボリューションのホール率 d は離散的であるため、その受容野の精度は拡張コンボリューションの受信野の精度よりわずかに低くなります。したがって、拡張畳み込みは、増加した受容野を必要とするタスクでより一般的に使用される可能性があります。

つまり、拡張畳み込みと拡張畳み込みは、畳み込みニューラル ネットワークで一般的に使用される畳み込み演算です。これらは相互に変換でき、異なるタスクでも使用できます。具体的には、どの畳み込み操作は特定のタスク要件に基づいて決定する必要があります。

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