反卷积概念

最新推荐文章于 2025-10-03 11:05:59 发布
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#parameters #signal

Deconvolution is a new software package developed for the Scintron VI System.


This package is available for both existing and new systems.



Deconvolution improves the signal to noise ratio with standardized parameters allowing sharper contours to be displayed. It is available for Bone, Whole Body and Multi-display programmes.




来源：http://www.southernscientific.co.uk/catalog/products/deconvolution

反卷积通俗详细解析与nn.ConvTranspose2d重要参数解释
iioSnail的博客
07-06 1万+
反卷积的作用 卷积中padding的几个概念 No Padding Half(Same) Padding Full Padding 反卷积 反卷积中的Padding参数 反卷积的stride参数 反卷积总结 参考资料
Python Tensorflow 反卷积（DeConv）实现及原理解析
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03-27 1714
Python Tensorflow 反卷积（DeConv）实现及原理解析反卷积（DeConv）是一种常用的计算机视觉处理技术，其作用是将经过卷积操作的图像进行还原，从而实现图像的重建和去噪。Tensorflow 支持反卷积操作，并提供了相应的 API，本文将介绍 Tensorflow 中反卷积的实现原理与手写代码。
反卷积理解和推导
qq_54867493的博客
12-26 4909
反卷积理解和推导
关于反卷积（转置卷积）小记
qq_45670407的博客
04-02 1570
什么是反卷积，反卷积的目的是什么，在计算机视觉中的反卷积
反卷积详解
最新发布
Z131514的博客
10-03 1003
在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，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算（例如图像的语义分割），这个采用扩大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样（Upsample）。 上采样有3种常见的方法：双线性插值（bilinear），反卷积（Transposed Convolution），反池化（Unpooling）。这里指的反卷积，也叫转置卷积，它并不是正向卷积的完全逆过程，用一段话来解释： 转置卷积
对反卷积概念的一些总结
小C的博客
10-10 1351
【时间】2018.10.10 【题目】对反卷积概念的一些总结   概述 今天读到了一篇对反卷积概念解释得形象易懂的文章，下面是对文章阅读后的一点总结，原文内容更为详尽，具体可见：https://blog.youkuaiyun.com/C_chuxin/article/details/82995223   一、对反卷积概念的一些总结 反卷积在结果也是通过卷积运算获得的，其中卷积核是原卷积核的转...
卷积及反卷积简介
08-04
卷积操作，反卷积操作，池化操作，带孔卷积的介绍及简单理解
关于反卷积
qq_45670407的博客
04-07 1577
关于深度学习中的反卷积
精选资源
deconv:在 OpenCV 中通过反卷积去模糊
06-09
首先，我们需要理解卷积和反卷积的概念。卷积是图像处理中的基础操作，它涉及将一个核（滤波器）与图像进行数学运算，通常用于模糊、锐化或检测边缘。反卷积则是卷积的逆过程，旨在通过已知的模糊过程和原始图像的...
新建文件夹_反卷积_信号反卷积_
10-01
在IT领域，尤其是在数字信号处理和深度学习中，“反卷积”是一个重要的概念。本文件夹中的内容似乎涉及使用反卷积技术来模拟和分析通信信道的状态。下面将详细阐述反卷积以及其在信号反卷积中的应用。 反卷积是一种...
盲反卷积算法复原图像matlab实现
05-19
通过理解这些基本概念和MATLAB实现，你可以逐步掌握盲反卷积算法，并将其应用到自己的图像处理项目中。记住，实践是检验理论的最好方式，尝试运行`ipexblind.m`脚本，观察其效果，并根据需要进行调整和优化。
反卷积学习笔记
XLyu233的博客
06-23 1105
最近在学习InversionNet的过程中，对于反卷积有部分疑问，因此查阅资料详细学习，形成这一篇学习笔记。
Tensorflow反卷积（DeConv）实现原理+手写python代码实现反卷积（DeConv）
热门推荐
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,
【PyTorch项目实战】反卷积（Deconvolution）
shinuone的博客
04-10 1138
（1）卷积（Convolution）：是一种通过滑动窗口（卷积核）遍历整个图像，对每个像素进行加权求和的操作。（2） 反卷积（Deconvolution）：是卷积的逆运算，旨在通过迭代优化方法从模糊图像中恢复原始图像，减少模糊和失真。
Python图像处理【11】利用反卷积执行图像去模糊
qq_30167691的博客
04-04 3212
模糊操作(例如，高斯模糊)是线性的，从数学上讲模糊过程是可逆的，即可以通过模糊图像恢复原始高清图像。但在实践中，该问题的逆过程计算起来非常困难。在本节中，我们学习了如何通过对图像的拉普拉斯方差进行简单的阈值处理来检测图像是否模糊，以及如何使用 SimpleItk 和 scikit-image 库函数的反卷积算法来消除图像中的模糊。
反卷积稠密链接python案例
weixin_35749786的博客
12-25 146
反卷积是一种常见的图像处理技术，它可以用来扩大或缩小图像尺寸。在 Python 中，可以使用 TensorFlow 来实现反卷积。 下面是一个使用 TensorFlow 实现反卷积的示例代码： import tensorflow as tf # 定义反卷积层 def deconv2d(input_tensor, filters, kernel_size, strides, padding): ...
python cnn实现_python – 如何在numpy中为CNN实现反卷积层？
weixin_39997310的博客
12-08 248
我尝试为卷积网络实现解卷积层.我的意思是去卷积是假设我有3x227x227输入图像到一个过滤器尺寸为3x11x11和步幅4的图层.因此得到的特征图的大小为55×55.我尝试做的是应用反向操作,我将55×55特征映射再次投影到3x227x227图像.基本上,55×55特征图上的每个值都由3x11x11滤镜加权并投影到图像空间,并且由于步幅而对重叠区域进行平均.我尝试在numpy中实现它而没有任何成功...
卷积和反卷积(deconv）
cmat2的博客
11-05 2750
参考：http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial/conv_arithmetic.html#transposed-convolution-arithmetic 导图 解释：
深度学习反卷积技术论文精选
这篇论文通常被引用为反卷积网络的开山之作，它首次系统地提出了反卷积网络的概念，用于从低级特征中学习到更高层次的特征表示。在卷积神经网络（CNN）中，随着网络的加深，特征图（feature map）的尺寸会逐渐减小，...
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