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심드렁하게 저장
Convolution - Dilated Convolution, Deformable Convolution
Dilated Convolution Dilated Convolution은 커널의 필터 사이를 띄워서 적용하는 연산이다. 즉, 샘플 간 간격(dilation rate) 을 넓게 벌려서 더 넓은 receptive field(CNN에서 출력 레이어의 뉴런 하나에 영향을 미치는 입력 뉴런들의 공간 크기)를 확보 할 수 있다. 기존 Convolution은 인접한 픽셀에만 반응하지만 Dilated Conv는 픽셀 사이를 건너뛰며 계산하므로 멀리 떨어진 정보까지 한번에 수용 가능하다. 또한 해상도 손실 없이 더 넓은 문맥을 담을 수 있다. Dilated Conv의 활용사례는 다음과같다.DeepLab v3+여러 dilation rate로 multi-scale context 학습WaveNet오디오 생성 시, 시계열에서 ..
Artificial intelligence/Deep Learning
2025. 5. 6. 16:23