本次介绍一篇有关语义分割的文章，其核心思想是如何不失分辨率的扩大感受野，该方法已被caffe默认支持。 该思想也可以应用到目标检测上来。
文章链接： 《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS》
github项目链接： https://github.com/fyu/dilation
Introduction
什么是图像语义分割？
图像语义分割可以看作是pixel级别的分类，如下图，判断每一个像素属于哪一类目标。
还有其它一些应用比如图像去噪、关键点检测、超分辨图像重建等，这些应用与语义分割有着相同的需要着重考虑的地方：
(1) 像素级别的精度，即怎样处理局部信息；
(2) 目标级别的分割，即怎样整合全局信息；
为了解应对上面的问题，之前主要有两种处理策略：
(1) FCN系列，通过不断pooling下采样来得到更大感受野，最后反卷积回去原图尺寸；
(2) 金字塔系列，将图像resize到多个尺度分别分割，最后整合分割结果；
显然，上面两种方式为了获得全局信息(更大的感受野)，所需要的参数量(计算量)都是比较大的。
Dilated Convolutions
直观来讲，Dilated Convolutions就是为了获得大的感受野。
插播一句：何谓感受野？ 感受野范围内的任意元素变化都会影响到输出。
下图很直观的介绍了什么是 Dilated Convolutions 以及 感受野。
(a) 原始的 卷积，1-dilated，感受野为3 × 3 ；
(b) 在(a)的基础上进行 卷积，2-dilated，感受野为7 × 7 ；
(c) 在(b)的基础上进行 卷积，4-dilated，感受野为15 × 15 ；
由于padding和卷积的stride=1，卷积前后feature map大小可以保持不变，但每个元素的感受野指数增大。
Implementation
目前caffe的Convolution层直接支持Dilated操作：
repeated uint32 dilation = 18; // The dilation; defaults to 1