扩张卷积（dilated convolution）
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最早出现在DeeplLab系列中，作用：在不改变特征图尺寸的同时增大感受野，摈弃了pool的做法（丢失信息）；
结构如下：
存在的问题：棋盘效应（特征图不是处处可导！）
解决方法：使用锯齿状的卷积核
以上是关于扩张卷积（dilated convolution）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
Dilated Convolution(空洞卷积膨胀卷积)详解
PyTorch笔记 - Convolution卷积运算的原理
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