一文详解空洞卷积（Atrous Convolution）
文章目录
- 1、什么是空洞卷积（Atrous Convolution）
- 1.1定义：
- 1.2 空洞卷积后的feature size大小
- 1.2.1空洞卷积的反卷积输出
- 1.3 为什么使用空洞卷积
- 1.4 感受野的计算
1、什么是空洞卷积（Atrous Convolution）
1.1定义：
与反卷积正好相反，空洞卷积它是对卷积核的kernel size之间进行插值，用参数dilation来决定kernel size之间插值的数量，如果dilation等于2就是在原kernel size插一行，如图：
1.2 空洞卷积后的feature size大小
因为空洞卷积是对kernel size进行插值，所以空洞卷积后的feature size大小为：
上面这个式子应该都能看懂，只是加了dilation[0]之后，kernel size变成了dilation[0]*(kernel size[0]-1)+1，然后再替换原先的kernel size即可。
1.2.1空洞卷积的反卷积输出
说白了就是把上式的H_out、W_out作为输入，然后求出上式的H_in、W_in，此时的H_in、W_in作为空洞卷积反卷积之后的输出：
1.3 为什么使用空洞卷积
简单来说有两点：1、增大了感受野；2、与原卷积相比空洞卷积的参数量不变；
注： 感受野：输出的feature map每一个点占原输入的像素的多少。
1.4 感受野的计算
（a）：对输入原图进行3×3的常规卷积，所以卷积后的每一个点的感受野为3×3；
（b）：对（a）输出的feature map进行dilation为2的空洞卷积，（b）图每一个红点代表的感受野都为3×3，所以（b）图的感受野为7×7；
（c）：以此类推，（c）图的感受野为15×15；
总结： 感受野的计算公式：RF_out=（RF_in - 1）*stride+kernel-size
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