1 提出原因：
傳統的fcn，segnet網路等等pooling（其中池化的意義一方面是降低計算量，另一方面是增大感受野）之後需要對其進行upsampling,以擴大影象尺寸。將影象由小變大的過程勢必導致一些資訊的丟失，那麼就會想到是否可以不進行pooling操作
，也可以增大感受野呢。本文提出的dilated convolution正是為了解決這個問題。
2 結構：
2.1 一維
(a)為k=3，stride=2 的普通卷積；(b)為k=3，stride=1的卷積；(c)為k=3，stride=1，dilation=2的空洞卷積，這裡雖然卷積核長度仍為3，但每隔2個點取樣一次（也可以理解為長度為5但其中兩個位置權重為0）
2.2 二維
圖2(a)為3∗
3的普通卷積，感受野為3∗
3； (b)為3∗
3+dilation=2 的空洞卷積，感受野為7∗
7； (c)為3∗
3+dilation=4的空洞卷積感受野為15∗
15感受野的計算公式為 fi
+1=(
2i+2
−1)x
(2i+
2−1)
卷積核的引數個數保持不變，感受野的大小隨著「dilation rate」引數的增加呈指數增長
2.3應用：
簡要地說明dilated convolution應用到multi -scale context aggregation中。
layer為層數，convolution為卷積核大小，dilation為l大小，truncation為影象是否要裁剪邊緣（dilated convolution卷積後影象會變大），receptive field為感知區域大小，output channels為輸出特徵圖數量，basic為簡單網路情況，large為複雜網路情況。
**中可以發現，
1.網路中並沒有pooling層，這就是作者提出不丟失畫素的計算方法。
2.第一層對影象進行卷積，第二層對第一層輸出的特徵圖進行卷積，如此迴圈到最後一層。
3.dilation倍數從小到大，說明先使用小感知區域的卷積核獲取區域性特徵，再用大感知區域的卷積核把特徵分到更多區域中。
3 **表示過程（**見**：
本節重點：特徵圖是輸入圖與卷積核做運算產生的，而帶洞卷積是卷積核帶洞，洞的部分tf自動用0填充，tf中卷積核自動初始化。eg:
def conv2d(x,w):
return tf.nn.conv2d(x,w,strides[1,1,1,1],padding='same')#x表示輸入的影象。w是卷積的引數比如[5,5,1,32],前兩個引數代表卷積核的尺寸，第三個引數代表有多少個channel，最後乙個引數代表卷積核的數量，same代表給邊界加上padding,
4 優點及應用：
擴充套件卷積在保持引數個數不變的情況下增大了卷積核的感受野，同時它可以保證輸出的特徵對映（feature map）的大小保持不變。乙個擴張率為2的3×3卷積核，感受野與5×5的卷積核相同，但引數數量僅為9個，是5×5卷積引數數量的36
%。擴張卷積在影象分割、語音合成、機器翻譯、目標檢測中都有應用。
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