問題 No.111
物体検出やセマンティックセグメンテーションにおいて、画像の解像度（縦横のピクセル数）をプーリング層などで縮小することなく、モデルが一度に見渡せる領域（受容野：レセプティブフィールド）を効率よく広げたい。フィルターの要素（カーネル）の間に一定の間隔（隙間）を空けて畳み込みを行う手法はどれか。
【正解の解説】
Dilated Convolution
フィルターの要素間に隙間を空けることで、画像全体の情報を広範囲かつ詳細に捉えることができる手法です。
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【その他の選択肢の解説】
Deconvolution
一度縮小した画像を元の解像度へ復元するような処理を行う手法です。
Grouped Convolution
ネットワークのチャンネルをグループに分け、それぞれ別々に畳み込み処理を行う効率化手法です。
Pointwise Convolution
1×1のサイズのフィルターを用いて、チャンネル方向の情報の組み合わせを調整する手法です。