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DilatedNet - FrontEnd DilatedNet - Context Module import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F def conv_relu(in_ch, out_ch, size=3, rate=1): conv_relu = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_ch, out_channels=out_ch, kernel_size=size, stride=1, padding=rate, dilation=rate), nn.ReLU()) return conv_relu class VGG16(nn.Module): def __init__(self): super(VGG16, self).__ini..

Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions (DilatedNet) papers : https://arxiv.org/pdf/1511.07122.pdf 0. Abstract Dense prediction 문제는 일반적으로 Image Classficiation과는 다릅니다. Dense prediction 문제에 적합한 새로운 Convolutional Network Module을 제안합니다. 제안된 모듈인 Dilated Convolution은 해상도를 잃지 않고 다양한 크기의 contextual information을 통합합니다. 특히 Receptive field를 지수적으로 증가시키면서도 해상도를 잃지 않습니다. 위의 방법을 통해서 Semantic Se..

Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions (DilatedNet) Review papers : https://arxiv.org/pdf/1511.07122.pdf 0. Abstract Dense prediction 문제는 일반적으로 Image Classficiation과는 다릅니다. Dense prediction 문제에 적합한 새로운 Convolutional Network Module을 제안합니다. 제안된 모듈인 Dilated Convolution은 해상도를 잃지 않고 다양한 크기의 contextual information을 통합합니다. 특히 Receptive field를 지수적으로 증가시키면서도 해상도를 잃지 않습니다. 위의 방법을 통해서 Sema..