Konvolutionella nätverk för bildklassificering minskar gradvis upplösningen tills bilden representeras av små specialkartor där scenens rumsliga struktur inte längre kan urskiljas. En sådan förlust av rumslig skärpa kan begränsa bildklassificeringens noggrannhet och komplicera överföringen av modellen till nedströmstillämpningar som kräver detaljerad scenförståelse. Dessa problem kan lindras genom utvidgning, vilket ökar upplösningen av utdatafunktionskartor utan att minska det mottagliga fältet hos enskilda neuroner. Vi visar att utvidgade resterande nät (DRN) överträffar sina icke-utvidgade motsvarigheter i bildklassificeringen utan att öka modellens djup eller komplexitet. Vi studerar sedan gridning artefakter som införs genom dilatation, utvecklar ett tillvägagångssätt för att ta bort dessa artefakter ('degriding'), och visar att detta ytterligare ökar prestanda DRNs. Dessutom visar vi att exaktheten fördel av DRNs ytterligare förstoras i nedströms applikationer såsom objekt lokalisering och semantisk segmentering.
I REF infördes utvidgade konvolutioner för att öka storleken på det mottagliga fältet.
Dilated Residual Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}