在代码中 也让就是 dilation参数，也就是采样间隔，在不增加参数量的情况下，实现更大的感受野。

总结：

空洞卷积（Dilated Convolution），又名扩张卷积（Atrous Deconvolution），最开始主要是用在图像语义分割任务中，以解决下采样带来的图像分辨率降低、信息丢失问题。具体来说，空洞卷积是在标准的卷积核里注入空洞，以此来增加感受野/接受域。相比原来的正常卷积运算，空洞卷积多了一个超参数，称之为扩张率（Dilation Rate），它指的是卷积核的间隔数量。空洞卷积可以在不用pooling层（pooling层会导致信息损失）且计算量相当的情况下，提供更大的感受野，并有内部数据结构的保留和避免使用down-sampling这样的特性。

在图像语义分割任务中，由于图像分割是一种像素级的预测问题，因此需要使用转置卷积（Transpose Convolution）进行上采样使得输出图像的尺寸与原始的输入图像保持一致。然而，使用卷积或者池化操作进行下采样会导致图像细节信息被丢失，小物体信息将无法被重建。空洞卷积的提出，正是为了解决这一问题。

此外，空洞卷积在深度学习领域还有广泛的应用场景，包括但不限于：

1. 图像分割：空洞卷积可以在保持特征图分辨率的同时扩大感受野，这对于需要精细分割的任务尤为重要。
2. 目标检测：在目标检测任务中，空洞卷积可以用来模拟人类视觉皮层中的某些特性，从而增强网络的效果。例如，在RFBNet算法中，利用空洞卷积来模拟pRF在人类视觉皮层中的离心率的影响，设计了RFB模块。
3. 语音合成：在语音合成领域，空洞卷积也被用于构建模型，如WaveNet等算法。

总之，空洞卷积作为一种重要的卷积操作方式，在深度学习领域具有广泛的应用前景和发展潜力。随着技术的不断进步和创新，空洞卷积将会在更多领域发挥更大的作用。至于空洞卷积最开始具体是用在哪个网络之中，可能因不同的研究和应用而有所不同，但它在图像语义分割任务中的提出和应用是具有里程碑意义的。