空洞卷积解析 🔍💡

导读在深度学习领域，特别是图像处理和计算机视觉中，卷积神经网络（CNN）是不可或缺的一部分。然而，传统的卷积层存在一个问题：随着网络层数

在深度学习领域，特别是图像处理和计算机视觉中，卷积神经网络（CNN）是不可或缺的一部分。然而，传统的卷积层存在一个问题：随着网络层数加深，特征图的空间分辨率会下降，这会导致细节信息的丢失。为了解决这个问题，研究者们提出了空洞卷积（Dilated Convolution），也被称为膨胀卷积或孔洞卷积。

空洞卷积通过引入一个称为“扩张率”（Dilation Rate）的参数来增加感受野，同时保持输入特征图的空间维度不变。这意味着它可以在不增加额外计算成本的情况下捕捉到更远距离的上下文信息。例如，当扩张率为2时，卷积核会在计算过程中跳过一个像素，从而有效地将视野扩大了一倍。这种方式不仅提高了模型对局部特征的敏感度，还避免了特征图尺寸缩小的问题，使得模型能够更好地保留图像的细节信息。