什么是CNN中的全局卷积？

全局卷积（Global Convolution）是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中的一种卷积操作方式。在传统的卷积操作中，卷积核（Filter）在输入特征图上滑动进行局部感知，而全局卷积则是将卷积核的大小设置为输入特征图的大小，从而实现对整个特征图的感知。

全局卷积的优势在于能够捕捉到全局的特征信息，而不仅仅局限于局部感知。这对于一些需要全局上下文信息的任务非常重要，例如图像分类、目标检测等。通过全局卷积，网络可以更好地理解整个图像的语义信息，从而提高模型的性能。

全局卷积在图像处理领域有广泛的应用场景，例如图像分类、物体检测、图像分割等。在图像分类任务中，全局卷积可以直接作用于整个图像，无需进行池化操作，从而减少信息的丢失。在物体检测任务中，全局卷积可以用于提取整个图像的特征表示，辅助目标的定位和分类。在图像分割任务中，全局卷积可以用于生成密集的特征图，从而实现像素级别的分类。

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