最近在阅读《Context Encoding for Semantic Segmentation》中看到应用了dilated convolutions。
扩张卷积与普通的卷积相比，除了卷积核的大小以外，还有一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示扩张的大小。扩张卷积与普通卷积的相同点在于，卷积核的大小是一样的，在神经网络中即参数数量不变，区别在于扩张卷积具有更大的感受野。感受野是卷积核在图像上看到的大小，例如3×33×3卷积核的感受野大小为9。
(a) 普通卷积，1-dilated convolution，卷积核的感受野为3×3=93×3=9。
(b) 扩张卷积，2-dilated convolution，卷积核的感受野为7×7=497×7=49。
(c) 扩张卷积，4-dilated convolution，卷积核的感受野为15×15=22515×15=225。
扩展卷积在保持参数个数不变的情况下增大了卷积核的感受野，同时它可以保证输出的特征映射（feature map）的大小保持不变。一个扩张率为2的3×3卷积核，感受野与5×5的卷积核相同，但参数数量仅为9个，是5×5卷积参数数量的36%。
dilated的好处是不做pooling损失信息的情况下，加大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。在图像需要全局信息或者语音文本需要较长的sequence信息依赖的问题中，都能很好的应用dilated conv。
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来源：知乎
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deconv的其中一个用途是做upsampling，即增大图像尺寸。而dilated conv并不是做upsampling，而是增大感受野。
可以形象的做个解释：
对于标准的k*k卷积操作，stride为s，分三种情况：
(1) s>1，即卷积的同时做了downsampling，卷积后图像尺寸减小；
(2) s=1，普通的步长为1的卷积，比如在tensorflow中设置padding=SAME的话，卷积的图像输入和输出有相同的尺寸大小；
(3) 0<s<1，fractionally strided convolution，相当于对图像做upsampling。比如s=0.5时，意味着在图像每个像素之间padding一个空白的像素后，stride改为1做卷积，得到的feature map尺寸增大一倍。
而dilated conv不是在像素之间padding空白的像素，而是在已有的像素上，skip掉一些像素，或者输入不变，对conv的kernel参数中插一些0的weight，达到一次卷积看到的空间范围变大的目的。
当然将普通的卷积stride步长设为大于1，也会达到增加感受野的效果，但是stride大于1就会导致downsampling，图像尺寸变小。
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