


Bandingkan persamaan, perbezaan dan hubungan antara lilitan diluaskan dan lilitan atrus
Konvolusi diluaskan dan lilitan diluaskan adalah operasi yang biasa digunakan dalam rangkaian neural konvolusi Artikel ini akan memperkenalkan perbezaan dan hubungannya secara terperinci.
1. Konvolusi diluaskan
Konvolusi diluaskan, juga dikenali sebagai lilitan diluaskan atau lilitan diluaskan, ialah operasi dalam rangkaian saraf konvolusi. Ia adalah lanjutan berdasarkan operasi lilitan tradisional dan meningkatkan medan penerimaan kernel lilitan dengan memasukkan lubang dalam kernel lilitan. Dengan cara ini, rangkaian boleh menangkap lebih banyak ciri yang lebih luas. Konvolusi dilatasi digunakan secara meluas dalam bidang pemprosesan imej dan boleh meningkatkan prestasi rangkaian tanpa menambah bilangan parameter dan jumlah pengiraan. Dengan meluaskan medan penerimaan kernel lilitan, lilitan diluaskan boleh memproses maklumat global dalam imej dengan lebih baik, sekali gus meningkatkan kesan pengekstrakan ciri.
Idea utama konvolusi diluaskan adalah untuk memperkenalkan beberapa selang di sekitar kernel lilitan Selang ini membolehkan kernel lilitan bergerak pada peta ciri input secara "melompat", dengan itu meningkatkan saiz ciri keluaran. map. , sambil mengekalkan saiz kernel lilitan tidak berubah. Secara khusus, dengan mengandaikan bahawa peta ciri input ialah X_{(i+mtimes r),(j+ntimes r)}K_{m,n}
di mana r ialah kadar pengembangan, menunjukkan saiz lubang dalam kernel lilitan, m dan n ialah indeks Baris dan lajur. Dengan menukar saiz kadar pengembangan r, peta ciri medan penerimaan yang berbeza boleh diperolehi.
2. Atrous convolution
Atrous convolution ialah operasi convolution yang biasa digunakan dalam rangkaian neural convolutional Ia sangat serupa dengan konsep convolutional dilated, tetapi ia berbeza sedikit dalam pelaksanaannya. Perbezaan antara lilitan diluaskan dan operasi lilitan tradisional ialah beberapa lubang dimasukkan dalam operasi lilitan ini boleh membuatkan kernel lilitan "melompat" bergerak pada peta ciri input, dengan itu mengurangkan saiz peta ciri keluaran saiz isirong lilitan tidak berubah.
Idea utama konvolusi diluaskan adalah untuk memasukkan beberapa lubang dalam kernel lilitan ini boleh membuat kernel lilitan "melompat" pada peta ciri input, dengan itu meningkatkan saiz peta ciri keluaran mengekalkan saiz kernel lilitan tidak berubah. Secara khusus, dengan mengandaikan bahawa peta ciri input ialah X_{(i+mtimes r),(j+ntimes r)}K_{m,n}
di mana r ialah kadar lubang, menunjukkan saiz lubang yang dimasukkan, m dan n ialah baris dan lajur dalam indeks kernel lilitan. Dengan menukar saiz kadar lubang r, peta ciri medan penerimaan yang berbeza boleh diperolehi.
3. Hubungan antara lilitan diluaskan dan lilitan diluaskan
Konsep lilitan diluaskan dan lilitan diluaskan adalah sangat serupa. Malah, lilitan diluaskan boleh dianggap sebagai bentuk khas lilitan diluaskan, kerana kadar lubang d dalam lilitan diluaskan sebenarnya adalah kadar lubang r-1 dalam lilitan diluaskan. Oleh itu, lilitan diluaskan boleh dianggap sebagai jenis lilitan diluaskan khas, yang mengembangkan medan penerimaan isirong lilitan dengan memasukkan lubang, dan juga boleh dilaksanakan menggunakan lilitan diluaskan.
Selain itu, kedua-dua lilitan diluaskan dan lilitan diluaskan boleh digunakan untuk pelbagai tugas dalam rangkaian saraf konvolusi, seperti pengelasan imej, pembahagian semantik, dsb. Mereka boleh meningkatkan prestasi rangkaian saraf konvolusi dalam tugas yang berbeza . Walau bagaimanapun, oleh kerana kadar lubang d dalam lilitan diluaskan adalah diskret, medan penerimaannya adalah kurang tepat sedikit berbanding lilitan diluaskan. Oleh itu, belitan diluaskan mungkin lebih biasa digunakan dalam tugasan yang memerlukan peningkatan medan penerimaan.
Ringkasnya, lilitan diluaskan dan lilitan diluaskan biasanya digunakan dalam rangkaian neural konvolusi Mereka boleh ditukar kepada satu sama lain dan juga boleh digunakan dalam tugasan yang berbeza Operasi lilitan khusus yang akan digunakan bergantung pada spesifik yang ditentukan mengikut keperluan tugas.
Atas ialah kandungan terperinci Bandingkan persamaan, perbezaan dan hubungan antara lilitan diluaskan dan lilitan atrus. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

AI Menambah Penyediaan Makanan Walaupun masih dalam penggunaan baru, sistem AI semakin digunakan dalam penyediaan makanan. Robot yang didorong oleh AI digunakan di dapur untuk mengautomasikan tugas penyediaan makanan, seperti membuang burger, membuat pizza, atau memasang SA

Pengenalan Memahami ruang nama, skop, dan tingkah laku pembolehubah dalam fungsi Python adalah penting untuk menulis dengan cekap dan mengelakkan kesilapan runtime atau pengecualian. Dalam artikel ini, kami akan menyelidiki pelbagai ASP

Pengenalan Bayangkan berjalan melalui galeri seni, dikelilingi oleh lukisan dan patung yang terang. Sekarang, bagaimana jika anda boleh bertanya setiap soalan dan mendapatkan jawapan yang bermakna? Anda mungkin bertanya, "Kisah apa yang anda ceritakan?

Meneruskan irama produk, bulan ini MediaTek telah membuat satu siri pengumuman, termasuk Kompanio Ultra dan Dimensity 9400 yang baru. Produk ini mengisi bahagian perniagaan MediaTek yang lebih tradisional, termasuk cip untuk telefon pintar

#1 Google melancarkan Agent2Agent Cerita: Ia Isnin pagi. Sebagai perekrut berkuasa AI, anda bekerja lebih pintar, tidak lebih sukar. Anda log masuk ke papan pemuka syarikat anda di telefon anda. Ia memberitahu anda tiga peranan kritikal telah diperolehi, dijadualkan, dan dijadualkan untuk

Saya akan meneka bahawa anda mesti. Kita semua seolah -olah tahu bahawa psychobabble terdiri daripada pelbagai perbualan yang menggabungkan pelbagai terminologi psikologi dan sering akhirnya menjadi tidak dapat difahami atau sepenuhnya tidak masuk akal. Semua yang anda perlu lakukan untuk memuntahkan fo

Hanya 9.5% plastik yang dihasilkan pada tahun 2022 dibuat daripada bahan kitar semula, menurut satu kajian baru yang diterbitkan minggu ini. Sementara itu, plastik terus menumpuk di tapak pelupusan sampah -dan ekosistem -sekitar dunia. Tetapi bantuan sedang dalam perjalanan. Pasukan Engin

Perbualan baru -baru ini dengan Andy Macmillan, Ketua Pegawai Eksekutif Platform Analytics Enterprise terkemuka Alteryx, menonjolkan peranan kritikal namun kurang dihargai ini dalam revolusi AI. Seperti yang dijelaskan oleh Macmillan, jurang antara data perniagaan mentah dan maklumat siap sedia


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.