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论文阅读: 1705.DRN

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JNingWei
发布2021-12-06 21:40:48
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发布2021-12-06 21:40:48
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1705.09914:Dilated Residual Networks

  • 使用扩张卷积替换模型中的下采样,保持feature map的空间分辨率同时不降低后续卷积层的接收野的分辨率,实验证明这样简单转换是有效的:
    • DRN结构没有了resnet最后的两次下采样,也就是说,特征图在28x28的大小之后就不再变小了。不再减小特征图尺寸,那么就要增加卷积核的膨胀系数。
    • 可以看到,DRN没有后两次下采样(在本该第四次采样的卷积过程中将膨胀系数改成2,在本该第五次采样的卷积过程中将膨胀系数改成4,均能保持相同的视野域),因此特征图的尺寸都相同:
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
  • 因为扩张卷积产生的"gridding"影响,论文提出了一些修改模型结构方案减少"gridding"效应,这进一步提高了模型的精度。
  • DRN更适配密集预测任务,可用作复杂的自然图像分析任务。
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原始发表:2021-09-06 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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