深度学习 | 反卷积/转置卷积 的理解 transposed conv/deconv

最新推荐文章于 2025-10-17 18:17:15 发布
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这篇博客文章分享了一些非常有价值的见解和技术细节，作者以其独特的视角深入浅出地讲解了相关主题。
小知识点系列(五) 本文(5万字) | 解读深度学习中的八种卷积 | pytorch中Conv1d、Conv2d，Conv3d | 空洞卷积 | 转置卷积 | 深度可分离卷积 |
专注于人工智能学习，总结
12-28 1384
卷积（convolution），是一种运算，你可以类比于加，减，乘，除，矩阵的点乘与叉乘等等，它有自己的运算规则，卷积的符号是星号。表达式为：连续卷积表达式：离散卷积表达式为：从参数上来看，x + (n-x) = n，可以类比为x + y = n，也就是说f, g的参数满足规律y = -x + n，即g的参数是f的参数先翻转再平移n。把g从右边褶到左边去，也就是卷积的卷的由来。然后在这个位置对两个函数的对应点相乘，然后相加，这个过程是卷积的积的过程。因此卷积的过程可以理解为：翻转，滑动，叠加。
YOLOv11改进 | Conv改进篇 | 引入 DEConv细节增强卷积模块,能够恢复更多细节信息，含二次创新，提升小目标检测精度（全网独家创新）来自TIP 2024顶刊
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-11 375
本文介绍了一种细节增强卷积（DEConv）模块创新改进点。通过将先验信息（如图像的边缘信息）融入卷积层，DEConv提高了YOLOv11的泛化能力，使其在处理不同场景下的模糊或遮挡图像时，能够恢复更多细节信息，从而提升了目标检测精度。
深度学习笔记 —— 转置卷积
LightInDarkness的博客
04-25 1166
语义分割要做像素级别的预测，但是卷积不断地减小高宽，所以需要另外一种卷积把小的高宽变大。 转置卷积：输入中的单个元素与kernel按元素做乘法但不相加，然后按元素写回到原始的地方。 再谈转置卷积： 换算成卷积之后，卷积是正常卷积，也就是填充为0，步幅为1，与前面填充和步幅是无关的。 如果要做逆变换需要能推出来：n >= sn' + k -2p - s（刚好整除的情况下取等号） 转置卷积是形状上做逆运算，但元素值不是。转置卷积本质上还是一种卷积。 ...
深度学习——转置卷积（笔记）
jbkjhji的博客
12-25 357
1.卷积层和汇聚层通常会减少下采样输入图像的空间维度（高和宽），语义分割对输入进行像素级别的输出，但是卷积会不断减小高宽，不利于像素级别的输出。当将高和宽两侧的填充数指定为1时，转置卷积的输出中将删除第一和最后的行与列。2.具体操作：步幅为1没有填充，输出(nh+kh-1)*(nw+kw-1)可以对W构造一个V，使得卷积等价于矩阵乘法。③如果卷积将输入从（h,w）变成了（同样超参数的转置卷积（是Y,X对应的向量版本。为什么称为转置卷积？①对于卷积Y=X★W。填充，步幅和多通风的。
deconv（多项式除法)
最新发布
lingchen1906的博客
10-17 804
MATLAB中的deconv函数用于多项式除法，返回商多项式q(x)和余式r(x)，满足n(x)=d(x)*q(x)+r(x)，其中余式次数低于除式。函数输入为降幂排列的系数向量，通过解线性方程组实现，本质是conv函数的逆运算。使用时需注意：除式首项系数非零，缺项补0，当被除式次数低于除式时商为空、余式为被除式本身。该函数通过多项式乘法（conv）和加法验证结果正确性，是多项式运算的基础工具。
深度学习之卷积转置理解
fu6543210的博客
05-22 2940
所谓的反卷积其实是转置卷积。那为什么不能叫反卷积？反卷积的数学含义，通过反卷积可以将通过卷积的输出信号，完全还原输入信号而事实是，转置卷积只能还原shape大小，不能还原value.因为在卷积操作的时候已经丢失了原始数据，懂卷积操作过程的人都理解。卷积(convolution):卷积核为 3x3；no padding , strides=1反卷积"(the transpose of conv) 可...
深度学习-转置卷积
qq_41286360的博客
05-24 750
转置卷积（Transposed Convolution），也被称为反卷积（Deconvolution），是深度学习中的一种操作，特别是在卷积神经网络（CNN）中。它可以将一个低维度的特征图（如卷积层的输出）转换为更高维度的特征图（如上一层的输入），从而实现了上采样或反卷积的效果。在图像分割任务中，转置卷积可以用于在解码器中恢复原先的尺寸，从而对原图中的每个像素进行分类。与传统的上采样方法相比，转置卷积的上采样方式并非预设的插值方法，而是具有可学习的参数，可以通过网络学习来获取最优的上采样方式。
深度学习中的卷积与转置卷积
bananalone的博客
05-14 413
深度学习中的卷积与转置卷积1 卷积2 转置卷积（反卷积）3 个人理解 1 卷积 输入平展为 16×1 的矩阵，并将卷积核转换为一个稀疏矩阵C（4×16）。然后，在稀疏矩阵和平展的输入之间使用矩阵乘法。之后，再将所得到的矩阵（4×1）转换为 2×2 的输出。 正向卷积将大的feature map转换为了小的feature map 2 转置卷积（反卷积） 将由卷积核转换的稀疏矩阵C进行转置得到CT，然后与4×1的output向量做乘法得到16×1的input向量，最后reshape为4×4。 转置卷积（反卷
Pytorch手动实现转置卷积/反卷积(deconvolution/transposed convolution/fractional strided convolution) (upsample)
hxxjxw的博客
04-16 1425
转置卷积是卷积的逆运算。即转置卷积结果的shape和input是一样的 所以转置卷积只能恢复原来的in_channel, 不能实现任意维度 转置卷积的原理就是将之前卷积得到的结果，再和原来的kernel填充后，相乘 卷积 反卷积 import torch import torch.nn.functional as F def get_kernel_matrix(kernel, input_size): #基于kernel和输入特征图大小来得到填充后拉直的kerne...
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
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jsk_learner的博客
10-18 2万+
deconvolutiondeconv（反卷积、转置卷积） 起初是看FCN图像分割论文的时候，看到论文中用到deconvolution和up-sampling，不是特别理解up-samping和deconv之间的关系，也不知道deconv是以一种怎么样计算过程完成的。所以就去搜了相关资料，同时了解了空洞卷积-dilated conv的原理，在此博客记录一下。 deconv（反卷积、转置卷积） ...
深度学习：转置卷积
小白的博客
07-31 881
转置卷积
[深度学习]转置卷积(Transposed Convolution)
北望花村
10-16 8109
一.写在前面 在GAN（Generative Adversarial Nets， 直译为生成式对抗网络）中，生成器G利用随机噪声Z，生成数据。那么，在DCGAN中，这部分是如何实现呢？这里就利用到了Transposed Convolution（直译为转置卷积），也称为Fractional Strided Convolution。那么，接下来，从初学者的角度，用最简单的方式介绍什么是转置卷积，以及...
深度学习基础篇 第二章： 转置卷积
小闹钟的机器学习时间
08-29 807
简要介绍转置卷积。
【DeepLearning-Note】转置卷积理解
牛奶蜜糖的博客
04-19 332
参考链接 添加output_shapes的原因https://blog.youkuaiyun.com/mao_xiao_feng/article/details/71713358 padding的不确定性：https://blog.youkuaiyun.com/wuguangbin1230/article/details/79218593
动手学深度学习_转置卷积
like_jmo的博客
08-08 1307
转置卷积（transposed convolution），可以看作是卷积的逆，是一种上采样操作，增大特征图的空间维度（高和宽）。注意这里卷积的逆只针对图像大小，图像中的值发生改变。
动手学深度学习（三十一）——转置卷积
Liu Feng's Blog
10-17 3444
文章目录一、转置卷积1.1 基本操作1.2 为什么称之为"转置"1.3 实现二维转置卷积和调用高级API实现更高维度转置卷积1.4 填充、步幅和多通道1.4.1 填充1.4.2 步幅1.4.3 多通道1.5 转置卷积与矩阵变换的关系二、小结 一、转置卷积   通常情况下，卷积神经网络如卷积层和池化层都会减少下采样输入图像的空间维度（高和宽）。然而如果输入和输出图像的空间维度相同，在以像素分类的语义分割中将会更加方便。（比如输出像素所处位置的通道维可以保有输入像素在同一位置上的分类结果） 卷积不增大输入的高
[深度学习]神经网络卷积方式：卷积、转置卷积与空洞卷积
北望花村
08-01 3465
感受野 定义：在卷积神经网络中，感受野的定义是，卷积神经网络中每一层输入的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上的映射大小。 对于pooling操作，第一个作用是降低feature map的尺寸，减少需要训练的参数；第二，通过减小feature map的尺寸，将之前的4个像素点，压缩为1个，相当于通过这1个像素点，可以看到前面层的4个像素点，增大了感受野。但是，在图像分割操作中...
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