卷积convolution，卷积反向传播BP of convolution，反卷积详解DeConv / TransposeConv

最新推荐文章于 2024-03-21 22:04:57 发布
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分类专栏： 经验分享 深度学习 文章标签： 卷积 CNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Xiong_Sun/article/details/84000412
本文详细介绍了卷积的概念，通过示例解释了卷积过程，并探讨了在Caffe中如何使用im2col方法实现卷积。接着，深入卷积反向传播，解释了如何计算Filter和输入X的梯度。最后，讨论了反卷积（DeConv/TransposeConv）在上采样过程中的应用。

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1. 卷积

1.1 卷积gif

No padding, no strides Arbitrary padding, no strides Half padding, no strides Full padding, no strides
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卷积与反卷积关系超详细说明及推导（反卷积又称转置卷积、分数步长卷积）
dugudaibo的博客
10-19 1万+
  以 CNN 为代表的卷积神经网络在图像的相关领域得到了较为长足的发展。在 CNN 中卷积实际分类两大类，一种是卷积，另一种是转置卷积（transposed convolutional ），或者称为分数步长卷积（ fractionally strided convolutional layers），亦或者是反卷积（deconvolution）。   虽然在一些文章中将反卷积与转置卷积认为是等价的...
反卷积的两种方式
u012370185的博客
07-09 1万+
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/Fate_fjh/article/details/52882134c full mode卷积 卷积中的full模式，在步长小的时候会出现卷积后的结果比原图size大的情况。 多出来的部分根据实际情况可以有不同的处理方法。这种操作其实是一种反卷积。 另一种反卷积的方法 反卷积，可以理解为卷积操作的逆运算。这里千万不要当成反卷积...
Tensorflow反卷积（DeConv）实现原理+手写python代码实现反卷积（DeConv）
huachao1001的专栏
01-22 1万+
上一篇文章已经介绍过卷积的实现，这篇文章我们学习反卷积原理，同样，在了解反卷积原理后，在后面手写python代码实现反卷积。 1 反卷积原理 反卷积原理不太好用文字描述，这里直接以一个简单例子描述反卷积过程。 假设输入如下： [[1,0,1], [0,2,1], [1,1,0]] 反卷积卷积核如下: [[ 1, 0, 1], [-1, 1, 0], [ 0,-1,
反卷积(Transposed conv deconv)
S0ybean的博客
09-25 610
转载一篇图解反卷积的好文章
深度学习 | 反卷积/转置卷积 的理解 transposed conv/deconv
qq_32951799的博客
10-07 380
1.深度学习 | 反卷积/转置卷积 的理解 transposed conv/deconv https://blog.youkuaiyun.com/u014722627/article/details/60574260 2.关于tensorflow中转置卷积使用的理解 https://blog.youkuaiyun.com/silence2015/article/details/78649734 3.https:/...
卷积和池化的反向
yh1226的博客
05-29 322
卷积和池化的反向卷积和池化的反向传播推倒参考链接 卷积和池化的反向传播推倒 池化一般分为max pooling和average pooling，对于max pooling进行反向传播梯度时，先将梯度矩阵还原成未进行maxpool操作前的大小，比如maxpool的尺寸为2x2，那么就将梯度值位置放在原特征图2x2区域的最大值位置处，其他3个位置均为0。 对于average pooling，则是将梯度...
深度学习可视化反卷积deconv deconvolution到底如何实现，也是反向传播的卷积层梯度
SRT字符不够的博客
06-11 2819
网上帖子都是给一个2D的卷积图，其实并没什么用。由于任务需要，我自己写一套反向传播，发现各种坑的地方，这次介绍一下反卷积的实现。我开始以为反卷积这样就可以permute(para_conv, [2 1 4 3]);但直接这样是不对的。实际需要，在4D卷积核最后两个channel维度（3 和 4）互换后，一定要把前面两维也做变换。具体变换就是上下、左右各翻转一次。可以用fliplr和flipud实现...
深度学习中的反向卷积
小白学视觉
05-02 766
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 本文转自：opencv学堂图像卷积最常见的一个功能就是输出模糊(smooth)图像，通过卷积实现了像...
反卷积理解和推导
qq_54867493的博客
12-26 4681
反卷积理解和推导
机器学习19:反卷积算法
weixin_39504171的博客
01-08 4717
机器学习19:反卷积算法（转载和整理） 在整理全卷积网络的过程中，被反卷积的概念困扰很久，于是将反卷积算法单独整理为一篇博客，本文主要转载和整理自知乎问题如何通俗易懂地解释反卷积？中的高票答案。 1.反卷积概述： 应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后输出的尺寸往往会变小，从而导致有些情况例如在...
转置卷积/反卷积（Transpose Convolution/Deconvolution）详解
晓野豬
09-10 1514
转置卷积/反卷积（Transpose Convolution/Deconvolution）详解 1、提出背景及其应用   一般情况下，图像在经过多层的卷积运算后，其输出特征图的尺寸将会减小，图片分辨率降低。而在某些特定的任务中，我们需要将图像恢复或一定程度上增大，以便于后续的使用。这个恢复/增大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率映射的操作，叫做上采样（Upsample）。转置卷积便是常见的上采样方法之一。与传统的上采样方法（最近邻插值、双线性插值等）相比，转置卷积不会使用预先设定的插值方法。它具有可学习
反卷积原理和实际代码详细讲解！
cailin的博客
04-26 1万+
做的项目里涉及到了反卷积，上网查了很多资料发现有的只讲了原理，没有直观的代码实践，有些讲了代码却又完全忽视原理，所以想要以这篇博文做一个小小的整合，方便以后查阅。 文章目录反卷积原理首先来看卷积操作然后来看反卷积操作代码中的实现首先来看卷积的代码然后再来看反卷积结合代码看反卷积过程 反卷积原理 转载自该博文 反卷积（转置卷积、空洞卷积（微步卷积））近几年用得较多，本篇博客主要是介绍一下反卷积，尤其...
CNN 卷积神经网络 笔记 通俗讲解
雪的期许
10-09 1026
文章目录1. 卷积的数学定义1.1 举例：离散卷积1.2 举例：连续卷积2. 二维离散卷积2.1 二维卷积的简单案例2.2 卷积神经网络中的卷积3. 卷积神经网路3.1 卷积层（特征提取）3.2 池化层（特征压缩）3.3 激活函数3.4 归一化3.5 全连接层3.6 卷积神经网络的前向传播3.7 目标函数与反向传播4. 总结
理解deconvolution（反卷积、转置卷积）概念原理和计算公式、up-sampling（上采样）的几种方式、dilated convolution（空洞卷积）的原理理解和公式计算
Adam897的博客
08-22 2559
deconv和conv的区别在于在进行网络的前向传播和反向传播计算的时候作相反的计算。
直观理解Transpose Convolution
daimashiren的博客
02-20 1314
首先，先上结论，Transpose Convolution 可以看成是在原始input的基础上做padding之后的常规Convolution. 所以常规的Convolution的计算性质也适用于Transpose Convolution. 需要特别注意的是，Trans Conv中的stride和常规Conv的stride有点不太一样的是，常规Conv的stride是对kernel的移动步长，而Trans Conv的stride是对输入input元素间的间隔。常规的Conv 以及其对应的Trans Conv
卷积convolution函数详解及反向传播中的梯度求导
BrightLamp的博客
11-28 4692
http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic
转置卷积(transposed-convolution)
最新发布
m0_56312629的博客
03-21 7123
本文介绍了转置卷积，介绍了转置卷积的背景、对反卷积的误解以及转置卷积的计算，最后用代码实现了转置卷积，并比较了常规卷积与转置卷积在padding、stride和通道参数的不同1.
【机器学习】详解 转置卷积 (Transpose Convolution)
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闻韶
11-08 4万+
【机器学习】详解 转置卷积 (Transpose Convolution)
Deconv (Transpose Convolution) 和 Unpooling 的通俗解释
Ibelievesunshine的博客
07-04 1483
Deconv和Unpooling作为标准操作却很少被人提及 在深度学习分类检测等任务中，大部分操作都是在下采样(downsampling)，因为我们输入高维的图像，然后输出是低维的坐标信息或者是分类信息，所以我们需要下采样来减少维度，但是在一些特殊的任务中，比如生成或者是语义分割的时候，我们最终的维度跟输入的图像维度相同甚至要更大，所以我们需要一些上采样(upsampling)的操作，Dec...
Deconvolution && Transposed Convolution
hzhj的博客
09-12 1912
       本文的主角是Transposed Convolution(转置卷积)，又名Fractionally-strided convolution和deconvolution，其功能是由低分辨率图像生成高分辨率图像，常出现在GAN和图像分割等研究领域。本文根据文章直观的介绍其运算过程，如有差错请指正。 卷积示例 卷积操作 反卷积操作         卷积操作以3*...
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