扩张卷积(dilated convolution) - 知乎
扩张卷积 （Dilated Convolution）也被称为 空洞卷积 或者 膨胀卷积，是在标准的卷积核中注入空洞，以此来增加模型的感受野（reception field）。
吃透空洞卷积 (Dilated Convolutions) - 知乎
吃透空洞卷积 (Dilated Convolutions) 玖零猴 收录于 · Deep Learning 449 人赞同了该文章
空洞卷积 - 知乎
Mar 7, 2024 · 空洞卷积 （dilated convolution）是一种在 卷积神经网络 中常用的操作，也被称为扩张卷积或空洞卷积核。 它通过在滤波器的元素之间引入额外的空洞（间隔），以增加卷积操 …
(即插即用模块-Convolution部分) 十八、 (2024 CVPR) FADConv 频 …
Mar 13, 2025 · 传统的扩张卷积使用全局固定的扩张率，无法适应不同区域的频率特征，限制了模型的表达能力。 所以，这篇论文提出一种 频率自适应空洞卷积（Frequency Adaptive Dilated …
如何理解空洞卷积（dilated convolution）？ - 知乎
Dilated/Atrous Convolution 或者是 Convolution with holes 从字面上就很好理解，是在标准的 convolution map 里注入空洞，以此来增加 reception field。
(即插即用模块-Attention部分) 二十五、 (TMM 2023) MSDA 多尺度 …
Dec 7, 2024 · 所以，基于这些存在的短处，论文提出一种 多尺度膨胀注意力 (Multi-Scale Dilated Attention) 。 MSDA 的核心思想是通过在滑动窗口内稀疏地选择 key 和 value，并对这些 …
轻松涨点！频率自适应空洞卷积 | Frequency-Adaptive Dilated …
特征图没有了Dilated Conv那种由于混叠导致的”gridding artifact“。 FreqSelect预测较高频段的平均权重较低，这与逆幂律一致。 在可视化图8中的热图后，我们注意到FreqSelect倾向于为对象 …
Dilated Convolutions 论文笔记 - 知乎
即1-dilated、2-dilated、4-dilated堆叠起来就能达到15x15的感受野。 最重要的是，在这个过程中没有进行下采样。
DWRSeg - 扩张式残差 [小目标] - 知乎
当前的研究直接采用多速率 深度分离扩张卷积 （multi-rate depth-wise dilated convolutions），以便从单一输入特征图中同时捕获尺度上下文信息，从而提高实时语义分割的特征提取效率。
UniRepLKnet - 知乎
该网络结构使用 Dilated Reparam Block 和大核心指导原则，强调了高效的结构进行通道间通讯和空间聚合，以及使用带扩张的小核心进行重新参数化，该网络结构就是在LKNet基础上的一个 …