Utspädda konvolutioner, även känd som atrous convolutions, har utforskats brett i djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNNs) för olika uppgifter som semantiska bildsegmentering, objektdetektering, ljudgenerering, videomodellering och maskinöversättning. Utvidgade konvolutioner lider dock av gridande artefakter, vilket hämmar prestandan för DCNN med dilaterade konvolutioner. I detta arbete föreslår vi två enkla men effektiva degriding metoder genom att studera en nedbrytning av dilaterade konvolutioner. Till skillnad från befintliga modeller, som utforskar lösningar genom att fokusera på ett block av kaskaderade utvidgade konvolutionslager, våra metoder behandlar gridning artefakter genom att jämna ut den dilaterade konvolutionen själv. Genom att analysera dem både i den ursprungliga verksamheten och i sönderdelningsvyerna, påpekar vi vidare att de två nedfallande tillvägagångssätten är inneboende relaterade och definierar separerade och delade (SS) operationer, som generaliserar de föreslagna metoderna. Vi utvärderar våra metoder noggrant på två dataset och visualiserar den utjämnande effekten genom effektiv mottaglig fältanalys. Experimentella resultat visar att våra metoder ger betydande och konsekventa förbättringar av prestandan hos DCNN med dilaterade konvolutioner, samtidigt som de tillför försumbara mängder extra utbildningsparametrar.
I REF används ytterligare konvolutionslager för att jämna ut inflödet av dilaterade konvolutionsskikt.
Smoothed Dilated Convolutions for Improved Dense Prediction
{'venue': 'In Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery&Data Mining (pp. 2486-2495). 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}