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在像素级预测问题中（比如语义分割，这里以FCN[1]为例进行说明），图像输入到网络中，FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化计算，降低特征图尺寸的同时增大感受野。但是由于图像分割是一种像素级的预测问题，因此我们使用转置卷积（Transpose Con
摘要：在通用目标检测算法，空洞卷积能有效地提升网络的感受野，进而提升算法的性能。本次解读的文章提出了一种空洞卷积变体及对应的空洞卷积搜索方法，充分探索空洞卷积的潜力，进一步提升网络模型的性能。
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