文档介绍：该【深度多分辨率卷积 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【23】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【深度多分辨率卷积 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,网络可以捕获图像中的多尺度信息。,从细粒度的纹理到更大尺度的结构。,尤其是在存在尺度变化的情况下。,无论输入图像的分辨率如何。,从而捕获图像中的多尺度信息。。,其分辨率逐渐减小。,图像金字塔用于在不同分辨率上处理输入图像。,丰富了表示。,它在卷积核中引入空洞,或间隔。,而无需增加卷积核的大小。,其中需要同时保持局部细节和全局上下文。。,空间卷积沿空间维度操作。,同时保持了特征提取的有效性。。,注意力机制可以用于选择性地融合不同分辨率的特征。。,形成更丰富的特征表示。,确保不同尺度特征的信息有效传递和融合。。,并使用并行卷积分支进行处理。,充分挖掘不同尺度的表征能力。,获得覆盖多个尺度的全面特征图。,允许卷积核在空间上发生位移,从而适应不同物体形状和尺度。,增强特征提取能力。,实现特征对齐和尺度不变性。(间隔)在卷积核中,增加感受野大小而不增加参数量。,减少空间分辨率损失。、背景建模和场景理解等需要全局信息的应用。,引导网络关注重要特征区域,增强特征选择性。,突出关键特征,抑制无关信息。,促进决策过程。,捕获多尺度信息。,实现特征图的尺度转换和融合。