だいれいてっどこんぼりゅーしょん

Dilated Convolution

畳み込みフィルタに間隔を空けて適用し、計算量を増やさずに広範囲の情報を捉える技術です。

詳しい説明

Dilated Convolutionは、畳み込みフィルタの間に間隔を空けて適用する手法で、計算量を増やさずに受容野を拡大することができます。日本語では拡張畳み込みとも呼ばれ、広い範囲の情報を一度の畳み込みで取得できるようになります。

通常の畳み込みでは、受容野を広げるためにフィルタサイズを大きくしたり層を重ねたりする必要があり、計算量が増大しがちでした。この手法を用いれば、パラメータ数を増やさずに、より広いコンテキスト情報を捉えることが可能となります。

G検定では、セグメンテーションタスクでなぜこの手法が有効なのかを理解しておく必要があります。解像度を維持したまま広い視野を得られるため、物体認識の精度向上に寄与する技術として、U-Netなどの関連知識とともに問われます。