m0_63706440: 挺好的文章，填你邀请码了

Le0v1n: 膨胀卷积可以增加像素块之间的空间相关性，因为它可以让卷积核覆盖到更多的像素块。这样，像素块之间的空间关系就可以更好地被捕捉到，从而提高了图像识别的准确率。但是你说的那种隔一个像素的话我不确定。建议先实验，如果涨点了，可以再做文章

JavarSii: 您好，up，请问膨胀卷积能否增加远距离像素块的空间相关性（比如说每个像素块和周围像素块波长没什么关系，但是和间隔一个的像素块波长具有关系，能否通过膨胀卷积来拉近相隔较远像素块的空间相关性，以此增加图像识别准确率）？

Le0v1n: 第一个问题我不知道；第二个问题：一般下采样是通过减少空间尺寸，即特征图的Width和Height。实现下采样的模块一般有两种：卷积模块和池化模块。卷积模块除了可以进行下采样外，还可以实现特征提取；而池化模块只负责进行下采样，不进行特征提取（池化层没有可学习的参数）。

edfutl: 博主知道为什么Resnet101不需要另外的1X1卷积了吗，还有在原神经网络结构中下采样是怎么样实现的？