空洞的概念 linux 上普通文件的大小与占用空间是两个概念，前者表示文件中数据的长度，后者表示数据占用的磁盘空间，通常后者大于前者，因为需要一些额外的空间用来记录文件的某些统计信息或附加信息、以及切分为块的数据信息...Linux 所有的类 Unix 系统都差不多，方法比较简单，满足以下两点即可： 设置文件的偏移量 (lseek) 超过文件尾端 并写了某些数据后 (write) 此时原文件末尾到新文件末尾之间将标记为空洞...带有空洞的文件复制后还有空洞吗？...不光是概念上有区别，实现上也有差别，例如使用类似 linux 的超出文件末尾写策略，并不能生成一个稀疏文件。...从这个角度看，windows 确实有一定的优势，因为在 linux 上占用 2GB 空间还真不是几个调用就可以搞定的。 还能想到的一个场景就是分块下载，这个和文件空洞确实可以产生一些化学反应。
空洞文件（hole file） 我们知道 lseek()系统调用，使用 lseek 可以修改文件的当前读写位置偏移量，此函数不但可以改变位置偏移量，并且还允许文件偏移量超出文件长度，这是什么意思呢？...，所以形成了空洞，这部分区域就被称为文件空洞，那么相应的该文件也被称为空洞文件。...文件空洞部分实际上并不会占用任何物理空间，直到在某个时刻对空洞部分进行写入数据时才会为它分配对应的空间，但是空洞文件形成时，逻辑上该文件的大小是包含了空洞部分的大小的，这点需要注意。...空洞文件有什么用呢？...来看一下实际中空洞文件的两个应用场景： ⚫ 在使用迅雷下载文件时，还未下载完成，就发现该文件已经占据了全部文件大小的空间，这也是空洞文件；下载时如果没有空洞文件，多线程下载时文件就只能从一个地方写入，这就不能发挥多线程的作用了
扩张率(dilation rate)，也叫空洞数(Hole Size)。...标准卷积可以看做空洞卷积rate=1（Note：rate=2表示中间空洞间隙为1）的特殊形式 中间的空洞间隙，计算感受野的时候，也属于感受野的有效范围。...空洞卷积可以在不需要引入额外参数的前提下，任意扩大感受野。 一方面感受野大了可以检测分割大目标，另一方面分辨率高了可以精确定位目标。因此空洞卷积主要应用于检测、分割。...改进方法： HDC： 不同于采用相同的空洞率的deeplab方案，该方案将一定数量的layer形成一个组，然后每个组使用连续增加的空洞率，其他组重复。...deeplabv3在v2基础上进一步探索空洞卷积，分别研究了级联ASPP与并联ASPP两种结构。 总结-空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)
导读 空洞卷积在图像分割需要增加感受野同时保持特征图的尺寸的需求中诞生，本文详细介绍了空洞卷积的诞生、原理、计算过程以及存在的两个潜在的问题，帮助大家将空洞卷积这一算法“消化吸收”。...一、空洞卷积的提出 空洞卷积中文名也叫膨胀卷积或者扩张卷积,英文名也叫Atrous Convolution 空洞卷积最初的提出是为了解决图像分割的问题而提出的,常见的图像分割算法通常使用池化层和卷积层来增加感受野...扩张率中文也叫空洞数(Hole Size)。...,卷积后的感受野为5 c是dilation rate = 3的空洞卷积,卷积后的感受野为8 可以这么说,普通卷积是空洞卷积的一种特殊情况 另外,空洞卷积可以增大感受野,但是可以不改变图像输出特征图的尺寸...为了更好地理解这一点,我们从一维去分析容易理解点 图3 一维版的普通卷积(a、b)和空洞卷积(c),黑色的圆表示填充部分,a、b、c它们相互独立进行卷积 (来自[8]) 从b和c可以看出,有无空洞卷积
我们知道正常的卷积已经能够提取特征了，那么空洞卷积又是做什么的呢？...下图是正常卷积核空洞卷积的动态图对比： 下图为卷积核为3x3，步长为1的普通卷积： ? 下图为卷积核为3x3，步长为1，扩张率为1的空洞卷积： ? 对比上两动图，先感受下区别。 空洞卷积有什么用呢？...为了能不丢失分辨率，且仍然扩大感受野，可以使用空洞卷积。这在检测时，一方面感受野大了可以检测分割大目标，另一方面分辨率高了可以精确定位目标。另外，还可以通过调整扩张率来获得多尺度信息。...所以总的来说，空洞卷积主要作用： 不丢失分辨率的情况下扩大感受野 调整扩张率获得多尺度信息 不丢失分辨率的情况下扩大感受野： 我们通过图例来看下空洞卷积是如何发挥作用的？...首先空洞卷积是怎么在不丢失特征分辨率的情况下扩大感受野，看下图： ?
基于空洞补全的动态SLAM方法[J]....但是剔除动态物体后场景留有的空洞依然会对相机定位精度、地图构建产生不小的影响，如何补全空洞以及背景填充将对SLAM精度的提高有比较大的意义。...首先给出了本文基于特征点法的空洞补全视觉SLAM的结构图，其次简要地介绍了实时的语义分割方法，然后介绍运动检测一致性算法，并联合语义分割来剔除动态特征，最后介绍空洞补全方法。...1.3 运动检测一致性图片1.4 空洞补全及位姿计算在图像经过语义分割以及运动一致性检测剔除动态特征后，图像上会产生空洞掩码，如图５所示，因此本文的目标是用来自不同帧的像素来修补该帧的空洞，这样就可以在不需要动态物体的情况下合成一副真实且逼真的图像...位姿计算对于空洞补全后的结果，如图７所示，其中影响位姿估计精度的动态特征已经被剔除并用周围的静态特征补全剔除后的空洞。
导读 空洞卷积在图像分割需要增加感受野同时保持特征图的尺寸的需求中诞生，本文详细介绍了空洞卷积的诞生、原理、计算过程以及存在的两个潜在的问题，帮助大家将空洞卷积这一算法“消化吸收”。...一、空洞卷积的提出 空洞卷积中文名也叫膨胀卷积或者扩张卷积,英文名也叫Atrous Convolution 空洞卷积最初的提出是为了解决图像分割的问题而提出的,常见的图像分割算法通常使用池化层和卷积层来增加感受野...扩张率中文也叫空洞数(Hole Size)。 在此以 ? 卷积为例,展示普通卷积和空洞卷积之间的区别,如图2所示 ?...,卷积后的感受野为5 c是dilation rate = 3的空洞卷积,卷积后的感受野为8 可以这么说,普通卷积是空洞卷积的一种特殊情况 另外,空洞卷积可以增大感受野,但是可以不改变图像输出特征图的尺寸...等卷积的效果,空洞卷积在不增加参数量的前提下(参数量=卷积核大小+偏置),却可以增大感受野,假设空洞卷积的卷积核大小为 ? ,空洞数为 ? ,则其等效卷积核大小 ? ,例如 ?
在hbase用户下，使用以下命令： hbase hbck -details 检查所有region 和 regionserver的情况，发现存储数据空洞现象： “ERROR: There is a hole
极端激进组织ISIS，在全世界积极投身于社交媒体的行为，已被当作是一种强化“圣战”和恐怖袭击的策略。然而，进一步评定ISIS对美国本土实施网络打击的可能性，需要...
最终发现了MySQL主键自增值“空洞”了 1.场景准备 测试场景为MySQL 8.0： 主键重复场景 唯一键重复场景 1、建表，包含主键及唯一约束 CREATE TABLE t1( id int(...+----+------+------+ 6 rows in set (0.00 sec) 在插入过程中，开启了一个事务，在插入的时候发生了事务的回滚，当回滚后再次插入数据，发现自增值又从出现了“空洞...3 | | 13 | t4 | 3 | | 15 | s2 | 2 | +----+------+------+ 8 rows in set (0.00 sec) 发现还是“空洞
而自增列中比较常遇见的问题就是自增列的空洞。原生的 MySQL 自增列也存在一个 BUG，可能会影响到数据一致性，本文也会详细介绍，在自建 MySQL 的时候尽量不要踩到这个坑。...空洞问题 问题介绍 自增列的空洞一般指的就是自增列不是连续增长，中间出现一些数值上的断层。
目录 一、从普通卷积到空洞卷积的直观理解 二、关于卷积的重新思考——普通卷积的缺陷 三、空洞卷积的拯救之路：Dilated Convolution to the Rescue 3.1 潜在问题...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...总结：多次叠加多个具有相同空洞率的卷积核会造成格网中有一些像素自始至终都没有参与运算，不起任何作用，这对于像素级别的预测是不友好的。...总结：简单来说，就是空洞卷积虽然在参数不变的情况下保证了更大的感受野，但是对于一些很小的物体，本身就不要那么大的感受野来说，这是嫉妒不友好的。...3.3 通向标准化设计：Hybrid Dilated Convolution (HDC) 说得更简单明白一点其实就是使用多个不同空洞率的空洞卷积核混合，当然至于没一个卷积核的空洞率rate怎么选择，是有一些技巧和原则的
因此Atrous conv.也被称为“空洞卷积”。一些论文也称之为"dilated convolution"。它通常用于小波变换，现在它被应用于卷积中以进行深度学习。...标准卷积（顶部）空洞卷积（底部） atrous卷积的想法很简单。在上图的顶部是标准卷积。 在图的底部，它是一个空洞卷积。我们可以看到，当rate = 2时，输入信号被交替采样。...并且使用rate=2的空洞卷积替换所有后续卷积层。这使得输出变大很多。我们只需要进行8次上采样即可对输出要求的尺寸。并且双线性插值对于8×上采样具有相当好的性能。...在ASPP中，在输入特征映射中应用不同速率的并行空洞卷积，并融合在一起。 由于同一类的物体在图像中可能有不同的比例，ASPP有助于考虑不同的物体比例，这可以提高准确性。...DeepLab模型 ASPP: 使用并行的空洞卷积的DeepLab模型 CRF: 全连接的条件随机场做最后处理 4.2 与最先进的方法对比 ?
最近在做姿态估计的项目，在定制和实现卷积网络的时候发现自己对里面的一些计算细节还不够了解，所以整理了该文章，内容如下： 卷积计算过程（单 / RGB 多通道） 特征图大小计算公式 转置卷积（反卷积）的计算过程 空洞卷积的计算过程...空洞卷积的计算过程 空洞卷积（Dilated convolutions）在卷积的时候，会在卷积核元素之间塞入空格，如下图所示： 空洞卷积过程，蓝色表示输入，绿色表示输出 这里引入了一个新的超参数 d，(...进而，假定输入空洞卷积的大小为 i，步长 为 s ,空洞卷积后特征图大小 o 的计算公式为： ?...learning（https://arxiv.org/abs/1603.07285） 2、如何理解深度学习中的转置卷积（https://www.zhihu.com/question/43609045） 3、如何理解空洞卷积
一、空洞卷积的提出 空洞卷积（atrous convolutions）又名扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个称为 “扩张率(dilation rate)...二、空洞卷积原理 如下如，卷积核没有红点标记位置为0，红点标记位置同正常卷积核。 ?...假设原始特征为feat0，首先使用扩张率为1的空洞卷积生成feat1，feat1上一点相对feat0感受野为3*3（如图a）； 然后使用扩张率为2的空洞卷积处理feat1生成feat2（如图b），使第一次空洞卷积的卷积核大小等于第二次空洞卷积的一个像素点的感受野...，图b即feat1上一个点综合了图a即feat0上3*3区域的信息，则生成的feat2感受野为7*7，即整个图b深色区域； 第三次处理同上，第二次空洞卷积的整个卷积核大小等于第三次空洞卷积的一个像素点的感受野...三、空洞卷积问题 感受野跳跃 我们对同一张图连续三次使用扩张率为1的空洞卷积，观察整张图的中心点的感受野（如下图） ?
ESPNet系列的核心在于空洞卷积金字塔，每层具有不同的dilation rate，在参数量不增加的情况下，能够融合多尺度特征，相对于深度可分离卷积，深度可分离空洞卷积金字塔性价比更高。...卷积将输入映射到低维特征空间，空洞卷积金字塔使用$K$组$n\times n$空洞卷积同时重采样低维特征，每个空洞卷积的dilation rate为$2^{k-1}$，$k={1, \cdots, K}...and transform)，最后将K组空洞卷积的输出合并(merge)。...原始的ESP模块结构如图1a所示，论文首先将point-wise卷积替换为分组point-wise卷积，然后将计算量较大的空洞卷积替换为深度可分离空洞卷积，最后依然使用HFF来消除网格纹路，结构如图1b...CONCLUSION *** ESPNet系列的核心在于空洞卷积金字塔，每层具有不同的dilation rate，在参数量不增加的情况下，能够融合多尺度特征，相对于深度可分离卷积，深度可分离空洞卷积金字塔性价比更高
实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7 介绍 关于空洞卷积的理论可以查看以下链接，这里我们不详细讲理论： 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et...Multi-scale context aggregation by dilated convolutions.” arXiv preprint arXiv:1511.07122 (2015). 3.如何理解空洞卷积...先不急，我们通过一段程序形象的演示一下空洞卷积。...因为卷积核的大小已经超过了原图大小 好了，看到这里相信大家对于空洞卷积有了基本的了解了。...,更多相关Tensorflow tf.nn.atrous_conv2d空洞卷积内容请搜索ZaLou.Cn
毕竟在介绍DeepLab2的时候需要用到空洞卷积。...（1）空洞卷积 空洞卷积的原理如图所示，仔细看了下原理，才知道在传统的CNN中，正常都会采用pooling池化来达到降维的目的，这种在图像语义分割中会产生一定的副作用，如经典的FCN在第3－5的featuremap...因此空洞卷积的目的是：不要池化层，毕竟池化之后正常会减少像素的信息而导致信息损失。...可以看出，DeepLab2使用了带孔/空洞卷积，金字塔型的空洞池化（ASPP）和全连接 CRF等多项技术的结合。...其中空洞卷积见第1部分，而SPP是一种空间金字塔分辨率的方式，从而来实现多个尺度的featuremap，从而可以实现对多种不同尺度图像对象的语义分割。
在空洞卷积提出以前，大部分的空间尺寸恢复工作都是由上采样或反卷积实现的。...2 空洞卷积 一句话概括空洞卷积：调整感受野（多尺度信息）的同时控制分辨率的神器。...从图中可以看出，当比率为1的时候，空洞卷积退化为常见的卷积。 ?...(2) 空洞卷积结构1 下图(b)是基于上面第三种结构的空洞卷积分割网络结构图，(a)是对应的第三种结构的网络结构图。 ?...这种结构将上个结构的串联空洞卷积变成了并联的空洞卷积运算，基于同一级特征结构提取不同尺度下的卷积结果。 ? 4 实验及分析 (1) 卷积核的有效权重 通过前面的了解，我们可以发现一个问题。
DeepLabv3在ImageNet预训练的Backbone中使用空洞卷积，将输出stride减少到16或8，而不是通常的32，并通过提出Atrous空间金字塔池模块(ASPP)来增加感受野，该模块并行地应用了不同扩张率的卷积层分支...图2是一个空洞卷积的例子。 PSPNet提出了金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module, PPM)，它通过首先应用平均池化来应用不同输入分辨率的卷积层的并行分支。...另一种方法是使用空洞卷积，扩张率为r的卷积在感受野上等于kernel大小为2r+1的卷积。
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