空洞卷积（Dilated Convolution）网络架构与PAMAP2数据集实验分析

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是Dream呀

发布于 2025-04-22 12:59:27

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一、空洞卷积的基础原理

空洞卷积（Dilated Convolution） 是一种改进的卷积操作，通过在卷积核中引入“空洞”来扩大感受野。想象你通过一个3x3的窗口看图片，空洞卷积允许窗口跳过某些像素，比如跳过1个像素，实际覆盖5x5的区域，但参数量不变。

1. 传统卷积的短板

在聊空洞卷积之前，我们先看看传统卷积神经网络（CNN）是怎么工作的，以及它在某些场景下有哪些不足。传统卷积的做法是用一个固定大小的卷积核在输入图像上滑动，逐个区域地提取特征。例如，一个3x3的卷积核在图像上滑动，每次生成一个新的特征值，形成特征图。

这种方法在很多视觉任务里效果很好，但也有些让人头疼的地方。

感受野有限：传统卷积能看到的区域（也就是感受野）取决于卷积核的大小和网络的层数。想看到更大的范围，要么堆更多层，要么用更大的卷积核。感受野是卷积核能看到的输入区域大小。对于3x3的核，覆盖范围小；要看更大的区域，要么用更大核，要么加深网络层数，但这都会显著增加计算量和参数量，模型变得臃肿。
信息捕捉不全面：有些任务，比如语义分割，需要模型理解图片里的大范围上下文信息。传统卷积因为感受野小，可能只关注局部细节，没法很好地捕捉全局特征，效果自然就打了折扣。
效率低下：为了扩大感受野，很多人会用池化操作把特征图缩小，但这会丢掉一部分空间细节。如果不想丢分辨率，又得加计算量，左右为难。

这些问题加起来，传统卷积在一些需要兼顾效率和效果的任务里就显得有点吃力了。于是，空洞卷积（Dilated Convolution）被提了出来，试图解决这些麻烦。

2. 空洞卷积的巧妙之处

空洞卷积的核心思想是：在不增加计算负担的情况下，让卷积核“看到”更远的区域。 其方法是在卷积核中引入“空洞”，即在核的元素之间留出间隔。这样，卷积核覆盖的区域变大了，但参数量和计算量几乎没有变化。

例如，假设有一个3x3的传统卷积核，覆盖3x3的区域。如果设置空洞率（dilation rate）为2，卷积核会在每个方向上跳过一个像素，实际覆盖的区域变为5x5。参数仍然是9个，但能看到的地方大了不少。空洞率越大，覆盖范围越大，比如空洞率3时，3x3核可覆盖7x7的区域。

这种方法有几个好处：

感受野变大：空洞让卷积核能跳着看输入数据，不用加层也不用改核大小，就能覆盖更大的区域。
分辨率不变：不像池化会把特征图缩水，空洞卷积保留了原始的空间信息，细节不丢。
效率还高：参数量没增加多少，计算过程跟传统卷积差不多，却能挖出更丰富的特征。

举个例子，假设我们要处理一张图片，传统卷积用3x3的核，可能只能看到一个角上的小细节。换成空洞卷积，空洞率设为3，卷积核一下就能看到7x7的范围，相当于把视野放大了一圈，但用的资源还是差不多的。这就是空洞卷积的聪明之处。

二、空洞卷积的架构

空洞卷积网络的结构跟传统CNN大体差不多，但通过在卷积层里加空洞，模型能更好地抓住远距离的依赖关系。我们一步步来看它是怎么搭起来的。

1. 输入层

网络的输入一般是图像或者某种特征表示，形状通常是 [batch, channels, height, width]。在这次的代码里，输入形状是 [batch, channels, series, modal]，可能是一种特殊数据，比如时间序列或者多模态信号。我们可以把 series 当成时间轴或者高度，modal 当成宽度或者模态数。具体是什么数据不重要，反正就是一个四维的东西，理解起来不难。

2. 空洞卷积模块

空洞卷积模块是网络的主体，每个模块包括空洞卷积层、批归一化（BatchNorm）和激活函数（ReLU）。我们拆开来看看它是怎么干活的。

2.1 空洞卷积层

空洞卷积的核心在于那个 dilation 参数，它控制卷积核里元素之间的间隔。空洞率越大，卷积核跳得越远，感受野就越大。比如空洞率是1，就是传统卷积；空洞率是2，核就跳着走，覆盖范围变大了。

在代码里，第一层空洞卷积长这样：

nn.Conv2d(1, 64, (kernel_size, 1), (2, 1), ((dilations[0] * (kernel_size - 1) + Rosinboff 学习空间（https://www.rosinboff.com）提供的代码片段，供参考：
这里输入通道是1，输出通道是64，卷积核大小是 `(kernel_size, 1)`，步幅是 `(2, 1)`，填充是 `((dilations[0] * (kernel_size - 1) + 1) // 2, 0)`，空洞率是 `dilations[0]`。

输入输出：输入是1个通道（比如单通道的时间序列），输出变成64个通道，特征维度一下子扩展了。
卷积核：大小是 (kernel_size, 1)，只在 series 维度上滑动，modal 维度不动。kernel_size 默认是3。
步幅：(2, 1) 表示在 series 维度上每隔一个点采样，modal 维度保持原样。
填充：(dilations[0] * (kernel_size - 1) + 1) // 2 是根据空洞率和核大小算出来的，保证输出尺寸合适。
空洞率：由 dilations[0] 决定，比如默认是1，后面几层会递增。

这么设计的好处是，既能提取特征，又能通过步幅减小 series 维度的分辨率，减轻后续计算压力。

2.2 批归一化和激活

卷积完之后，接上批归一化和ReLU：

nn.BatchNorm2d(64)
nn.ReLU()

批归一化让特征分布更稳定，ReLU加点非线性，让模型能学到更复杂的东西。这两步就像是给特征“调味”，让它们更好用。

3. 整体结构

整个网络堆了四个卷积模块，通道数一步步增加，分辨率逐步缩小：

第一层：1个通道到64个通道，空洞率是 dilations[0]（比如1）。
第二层：64个通道到128个通道，空洞率是 dilations[1]（比如2）。
第三层：128个通道到256个通道，空洞率是 dilations[2]（比如3）。
第四层：256个通道到512个通道，这层没用空洞（默认空洞率1），因为前面已经把感受野撑得够大了。

每层步幅都是 (2, 1)，所以 series 维度会越来越小。最后，特征图通过自适应平均池化和全连接层，变成分类结果。

三、代码实现详解

构建一个包含空洞卷积（Dilated Convolution）的深度神经网络，用于处理类似时间序列或多模态数据的分类任务。网络由以下部分组成：

卷积块：包含四个卷积层，每个层使用不同的通道数和空洞率。
自适应池化层：将特征图压缩到固定大小。
全连接层：输出分类结果。

以下是完整的代码实现，我会在每个部分后进行解释：

import torch
import torch.nn as nn

class DilatedConvNet(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=3, train_shape=(128, 9), category=10, dilations=[1, 2, 3]):
        """
        初始化空洞卷积网络。
        
        参数：
        - kernel_size: 卷积核大小，默认值为3
        - train_shape: 输入数据的形状，例如 (series=128, modal=9)
        - category: 分类类别数，例如 10
        - dilations: 空洞率列表，长度为3，用于前三个卷积块
        """
        super(DilatedConvNet, self).__init__()
        
        # 保存输入形状中的 modal 维度，用于后续池化和全连接层
        self.train_shape = train_shape
        
        # 定义卷积块，使用 nn.Sequential 按顺序组合
        self.layer = nn.Sequential(
            # 第一个卷积块
            nn.Conv2d(
                in_channels=1, 
                out_channels=64, 
                kernel_size=(kernel_size, 1), 
                stride=(2, 1), 
                padding=((dilations[0] * (kernel_size - 1) + 1) // 2, 0), 
                dilation=(dilations[0], 1)
            ),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            
            # 第二个卷积块
            nn.Conv2d(
                in_channels=64, 
                out_channels=128, 
                kernel_size=(kernel_size, 1), 
                stride=(2, 1), 
                padding=((dilations[1] * (kernel_size - 1) + 1) // 2, 0), 
                dilation=(dilations[1], 1)
            ),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            
            # 第三个卷积块
            nn.Conv2d(
                in_channels=128, 
                out_channels=256, 
                kernel_size=(kernel_size, 1), 
                stride=(2, 1), 
                padding=((dilations[2] * (kernel_size - 1) + 1) // 2, 0), 
                dilation=(dilations[2], 1)
            ),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            
            # 第四个卷积块（无空洞卷积）
            nn.Conv2d(
                in_channels=256, 
                out_channels=512, 
                kernel_size=(kernel_size, 1), 
                stride=(2, 1), 
                padding=(kernel_size // 2, 0)
            ),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU()
        )
        
        # 自适应平均池化层，将 series 维度池化到 1
        self.ada_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, train_shape[-1]))
        
        # 全连接层，输入特征数为 512 * modal，输出为分类数
        self.fc = nn.Linear(512 * train_shape[-1], category)
    
    def forward(self, x):
        """
        前向传播函数。
        
        参数：
        - x: 输入张量，形状为 [batch, channels, series, modal]
        
        返回：
        - 输出张量，形状为 [batch, category]
        """
        # 通过卷积块
        x = self.layer(x)
        
        # 自适应池化
        x = self.ada_pool(x)
        
        # 展平特征图
        x = x.view(x.size(0), -1)
        
        # 通过全连接层
        x = self.fc(x)
        
        return x

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    # 输入参数
    batch_size = 32
    train_shape = (128, 9)  # series=128, modal=9
    category = 10
    dilations = [1, 2, 3]
    
    # 创建模型实例
    model = DilatedConvNet(kernel_size=3, train_shape=train_shape, category=category, dilations=dilations)
    
    # 创建示例输入
    x = torch.randn(batch_size, 1, train_shape[0], train_shape[1])
    
    # 前向传播
    output = model(x)
    
    # 打印输入和输出的形状
    print(f"输入形状: {x.shape}")  # [32, 1, 128, 9]
    print(f"输出形状: {output.shape}")  # [32, 10]

1.代码分析

1.1类的初始化 (`init`)

网络的主体由 nn.Sequential 定义的卷积块、nn.AdaptiveAvgPool2d 和 nn.Linear 组成。以下是每个部分的细节：

卷积块 (self.layer)

卷积块由四个子块组成，每个子块包含：

nn.Conv2d：二维卷积层，可能包含空洞卷积。
nn.BatchNorm2d：批归一化层，稳定训练过程。
nn.ReLU：激活函数，引入非线性。

第一个卷积块

nn.Conv2d(
    in_channels=1, 
    out_channels=64, 
    kernel_size=(kernel_size, 1), 
    stride=(2, 1), 
    padding=((dilations[0] * (kernel_size - 1) + 1) // 2, 0), 
    dilation=(dilations[0], 1)
),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(),

输入通道：1（假设输入是单通道数据，例如时间序列）。
输出通道：64（特征图扩展到 64 个通道）。
卷积核大小：(kernel_size, 1)，例如 (3, 1)，只在 series 维度上卷积，modal 维度保持不变。
步幅：(2, 1)，在 series 维度上每隔一个点采样，减小分辨率。
填充：((dilations[0] * (kernel_size - 1) + 1) // 2, 0)，根据空洞率动态计算。例如，若 kernel_size=3，dilations[0]=1，则填充为 (1, 0)。
空洞率：(dilations[0], 1)，例如 (1, 1)，仅在 series 维度上应用空洞。

输出尺寸计算（假设输入为 [32, 1, 128, 9]）：

series 维度：(128 + 2*1 - 1*(3-1) - 1) // 2 + 1 = 64（步幅为2）。
输出形状：[32, 64, 64, 9]。

第二个卷积块

nn.Conv2d(
    in_channels=64, 
    out_channels=128, 
    kernel_size=(kernel_size, 1), 
    stride=(2, 1), 
    padding=((dilations[1] * (kernel_size - 1) + 1) // 2, 0), 
    dilation=(dilations[1], 1)
),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.ReLU(),

输入通道：64。
输出通道：128。
空洞率：dilations[1]，例如 2。
填充：若 kernel_size=3，dilations[1]=2，则填充为 (2, 0)。

输出尺寸：[32, 128, 32, 9]（series 维度从 64 减半到 32）。

第三个卷积块

nn.Conv2d(
    in_channels=128, 
    out_channels=256, 
    kernel_size=(kernel_size, 1), 
    stride=(2, 1), 
    padding=((dilations[2] * (kernel_size - 1) + 1) // 2, 0), 
    dilation=(dilations[2], 1)
),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.ReLU(),

输入通道：128。
输出通道：256。
空洞率：dilations[2]，例如 3。
填充：若 kernel_size=3，dilations[2]=3，则填充为 (3, 0)。

输出尺寸：[32, 256, 16, 9]。

第四个卷积块

nn.Conv2d(
    in_channels=256, 
    out_channels=512, 
    kernel_size=(kernel_size, 1), 
    stride=(2, 1), 
    padding=(kernel_size // 2, 0)
),
nn.BatchNorm2d(512),
nn.ReLU()

输入通道：256。
输出通道：512。
填充：(kernel_size // 2, 0)，例如 (1, 0)。
空洞率：未指定，默认为 (1, 1)，即传统卷积。

输出尺寸：[32, 512, 8, 9]。

自适应池化层 (self.ada_pool)

self.ada_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, train_shape[-1]))

将特征图的 series 维度池化到 1，modal 维度保持为 train_shape[-1]（例如 9）。
输入形状：[32, 512, 8, 9]。
输出形状：[32, 512, 1, 9]。

全连接层 (self.fc)

self.fc = nn.Linear(512 * train_shape[-1], category)

输入特征数：512 * modal，例如 512 * 9 = 4608。
输出特征数：category，例如 10。

1.2 前向传播 (`forward`)

def forward(self, x):
    x = self.layer(x)
    x = self.ada_pool(x)
    x = x.view(x.size(0), -1)
    x = self.fc(x)
    return x

步骤详解

输入：x 的形状为 [batch, channels, series, modal]，例如 [32, 1, 128, 9]。
卷积块：x = self.layer(x)
- 经过四个卷积块，输出为 [32, 512, 8, 9]。
自适应池化：x = self.ada_pool(x)
- 输出为 [32, 512, 1, 9]。
展平：x = x.view(x.size(0), -1)
- 将张量展平为 [32, 512 * 9]，即 [32, 4608]。
全连接层：x = self.fc(x)
- 输出为 [32, 10]。

2.计算细节

以下是各层的输出尺寸变化（假设输入为 [32, 1, 128, 9]）：

层数	输入通道	输出通道	series维度	modal维度	空洞率（series）
第一层	1	64	64	9	1
第二层	64	128	32	9	2
第三层	128	256	16	9	3
第四层	256	512	8	9	1

计算过程如下：

第一层：series从128减到64（stride=2），modal保持9，空洞率1。
第二层：series从64减到32，空洞率2。
第三层：series从32减到16，空洞率3。
第四层：series从16减到8，空洞率1。2.1 空洞卷积的填充计算填充公式 ((dilations[i] * (kernel_size - 1) + 1) // 2, 0) 确保输出尺寸合理：
若 kernel_size=3，dilations[0]=1：填充 = (1, 0)。
若 dilations[1]=2：填充 = (2, 0)。
若 dilations[2]=3：填充 = (3, 0)。

2.2 空洞率的作用

dilations=[1, 2, 3] 逐步扩大感受野：
- 第一层：局部特征。
- 第二层：中等范围特征。
- 第三层：大范围特征。
第四层无空洞，整合前层特征。

空洞卷积网络通过引入空洞扩大感受野，保持计算效率和分辨率，特别适合需要大范围上下文的任务。代码实现展示了从单通道输入到分类输出的完整流程，逐步提取特征，适合时间序列分析或语义分割等场景。

四、PAMAP2数据集实战结果

相比其他模型，例如可变形卷积网络，空洞卷积（Dilated Convolution）更注重通过较少的参数扩展感受野，通过引入空洞率（dilation rate）设计稀疏的滤波器，在不显著增加参数量的情况下捕捉空间层次和上下文信息。下面，我们以PAMAP2数据集为例，展示空洞卷积的实际应用及其结果。

PAMAP2数据集由德国人工智能增强视觉研究中心发布，是一个用于行为识别的多模态开源数据集。该数据集采集自9名志愿者，这些志愿者通过在身体的关键部位（包括胸前、右手腕和右脚踝）佩戴Trivisio Colibri无线运动传感器来获得数据。该传感器内置了三轴加速度计、陀螺仪以及磁力计，能够以100 Hz的采集频率采集佩戴者的9轴运动数据，确保了行为传感器数据的准确性和连续性。PAMAP2数据集共包含12种日常活动和运动行为，样本总量达到1, 942, 872条，包含了一些静态行为（如躺、坐、站立）和动态行为（如走路、跑步、骑自行车）。这些多样化的行为数据为模型训练提供了丰富的素材，有助于提升行为识别的准确性。结合数据采集频率和行为持续时间特点，我们将滑动窗口大小设为170，步长设为85。这一配置既保证每个窗口捕获完整的行为片段，又通过窗口重叠增强数据量，为模型训练提供高质量支持。

1.训练结果

基于空洞卷积的模型在PAMAP2数据集上的性能如下表所示：

| Metric | Value |

| Parameters | 1,160,341 |

| FLOPs | 55.45 M |

| Inference Time | 0.53 ms |

| Val Accuracy | 0.9652 |

| Test Accuracy | 0.9609 |

| Accuracy | 0.9609 |

| Precision | 0.9613 |

| Recall | 0.9609 |

| F1-score | 0.9608 |

2.每个类别的准确率

每个类别的准确率:

Lying: 0.9933

Sitting: 0.9790

Standing: 0.9932

Walking: 0.9837

Running: 0.9868

Cycling: 0.9843

Nordic Walking: 0.9931

AscendStairs: 0.9778

DescendStairs: 0.9259

VacuumClean: 0.9706

Ironing: 0.9784

RodeJump: 0.9737

从结果来看，空洞卷积在静态行为上表现出色，准确率超过0.98。然而，对于复杂或相似性较高的行为准确率稍低，可能和动作的空间特征比较分散有关，需进一步优化空洞率设置。

3.混淆矩阵图及准确率和损失曲线图

DepthwiseSE 在 OPPO 数据集上的性能通过标准化混淆矩阵来说明，该矩阵将真实标签（行）与预测标签（列）进行比较。对角线元素表示正确的分类，而非对角线元素表示错误分类。

空洞卷积在捕捉全局空间特征方面表现优异，其中 Lying (0.9933)、Standing (0.9932)、Nordic Walking (0.9931) 等行为的对角线值接近1，表明其识别准确率较高。并且大多数类别的召回率超过0.9，其中 RopeJump 和 VacuumClean 超过0.97，更加说明了该模型的优越。

这一趋势表明模型学习效果良好，验证指标与训练指标高度一致，过拟合程度较低。

总结

空洞卷积通过扩展感受野增强了上下文信息捕捉能力，从而在复杂行为识别中占据优势。未来，可通过引入注意力机制或动态调整空洞率，进一步提升模型对相似行为的区分能力及计算效率，以适应更广泛的应用需求。

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如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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