卷积和反卷积(deconv）

最新推荐文章于 2025-10-03 11:05:59 发布
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本文深入探讨了转置卷积的运算原理，通过详细的导图和实例解释，帮助读者理解其在深度学习中的应用，特别是如何进行反向传播和特征映射。
精选资源
RL_deconv:Richardson-Lucy 反卷积的 C++ OpenCV 实现
07-14
RL_deconv是一个基于C++和OpenCV库实现的Richardson-Lucy反卷积算法的项目。这个算法主要用于图像处理，特别是在恢复模糊或降质的图像时，能够提高图像的清晰度和细节表现。让我们深入了解一下Richardson-Lucy算法...
精选资源
deconv:在 OpenCV 中通过反卷积去模糊
06-09
提供的压缩包文件"deconv-master"可能包含了一个示例项目，你可以通过解压并运行其中的代码来学习如何在OpenCV中实现反卷积。通过实践和不断学习，你将能够熟练掌握这一图像恢复技术，为你的计算机视觉项目增添价值...
Python Tensorflow 反卷积（DeConv）实现及原理解析
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03-27 1687
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。
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,
反卷积详解
最新发布
Z131514的博客
10-03 928
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
Deconv
LiuSpark
04-23 623
https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetichttps://www.zhihu.com/question/43609045/answer/98699795https://www.zhihu.com/question/43609045/answer/132235276https://www.zhihu.com/question/43609045/answer
DL之DeconvNet：DeconvNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-22 5334
DL之DeconvNet：DeconvNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略 目录 DeconvNet算法的简介(论文介绍) 0、实验结果 DeconvNet算法的架构详解 DeconvNet算法的案例应用 相关文章DL之DeconvNet：DeconvNet算法的简介(论文介绍)、架构详解...
matlab中conv和deconv实现卷积和解卷
qpfxgg的博客
07-13 8656
conv------卷积 多项式的乘法用函数conv(p1,p2)来实现，相当于执行两个数组的卷积。 卷积就是将两个多项式相乘，他们的系数就是得到的卷积 比如 这样一个很简单的多项式 利用matlab实现就是 >> b1=[1,2] b1 = 1 2 >> b2=[1,3] b2 = 1 3 >> conv(b1,b2) ans = 1 5 6 得到的结果恰好是多项式的系数,也就是卷积 deconv----
关于反卷积
qq_45670407的博客
04-07 1539
关于深度学习中的反卷积
卷积和反卷积（deconv）的正向
qq_31157393的博客
08-25 7944
卷积 作用 提取局部区域内的特征 操作 输入（**），卷积核（*h*w*），输出（**） 输出feature 长(宽)的计算：     个神经元(滤波器、卷积核) 结构特点 局部连接（对输入的部分区域提取）：图像数据在空间上与距离较近的区域有关，与距离较远的基本无关，所以神经元只需接受局部输入  权重共享（）： 有多个卷积核，每个生成一个新的feature map...
转置卷积/反卷积（Transpose Convolution/Deconvolution）详解
晓野豬
09-10 1643
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
Conv-Deconv-神经网络-
02-10
Conv-Deconv-神经网络- 介绍 该项目使用Pytorch [1]实现Zeiler的方法来可视化反卷积神经网络。 还实现了卷积神经网络以帮助测试结果。 网络使用了预训练的VGG16模型和一些图片。 我希望演示一个示例，该示例使用Pytorch编写多个神经网络来视觉化人们，以及在实际编码中使用CNN理论的实践。 尽管本教程仅显示了如何在VGG16中进行Conv / Deconv神经网络。 人们当然可以浏览整个过程并修改代码以应用新型的模型。 我还将包括一些说明，以帮助人们进行修改以应用他们的模型。 注意：此项目基于Windows操作系统。 代码本身可能不会受到太大影响，但是由环境引起的错误可能会在不同的操作系统中发生。 [1] Zeiler，Matthew D.和R. Fergus。 “可视化和理解卷积网络。” ECCV（2014）。 脚步 1.安装Anaconda Anac
deconv理解
gaotihong的博客
11-16 7383
近期在看fcn，提到 a natural way to upsample is therefore backwards convolution (sometimes called deconvolution) with an output stride of f. Such an operation is trivial to implement, since it simply reverse...
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 2734
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。
deconv layer
liuxiabing150的专栏
07-05 1592
ref: https://www.zhihu.com/question/43609045      https://www.zhihu.com/question/48035421上采样的卷积层有很多名字：全卷积（full convolution），网络内上采样（ in-network upsampling），微步幅卷积（fractionally-strided convolution），反向卷积（...
deconv 函数介绍
qq_41616037的博客
02-21 6269
deconv Deconvolution and polynomial division Syntax [q,r] = deconv(u,v) Description [q,r] = deconv(u,v) 使用长除法将向量v从向量u中解卷积，并返回商q和余数r，使得u = conv（v，q）+ r。 如果u和v是多项式系数的向量，则对它们进行去卷积相当于将由u表示的多项式除以由v表示的多项式。 ...
DeconvNet
weixin_30421525的博客
04-25 106
　　反卷积的基本工作原理是，针对训练后的CNN网络中的每一层，都附加一个反卷积层DeconvNet用于将感知区回溯path back到图像像素。在CNN的工作流程中，我们把一幅图像输入给CNN，一层一层地计算其激活值activations，这是前向传递。现在，假设我们想要检查第四卷积层中的这个激活值保存起来，并把本层中的其他激活值设为0，随后将这个特征图层作为反卷积网络的输入。这个反卷积网络与原先...
deconvnet
ZJpingfanzhilu的博客
08-27 1482
Visualizing and Understanding Convolutional Networks于2014年发表于ECCV。该文章是第一篇提出可视化卷积神经网络的文章。使用Deconvolution技术（Zeiler et al., 2011）重建源图中对某类起重要作用的区域。
【 MATLAB 】deconv 函数介绍
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Reborn Lee
10-26 2万+
deconv Deconvolution and polynomial division Syntax [q,r] = deconv(u,v) Description [q,r] = deconv(u,v) 使用长除法将向量v从向量u中解卷积，并返回商q和余数r，使得u = conv（v，q）+ r。 如果u和v是多项式系数的向量，则对它们进行去卷积相当于将由u表示的多项式除以由v表示的...
卷积和反卷积
03-08
### 卷积与反卷积的概念 #### 卷积 在深度学习领域，尤其是计算机视觉任务中，卷积是一种重要的操作。卷积通过滑动窗口的方式，在输入数据上应用一个小的滤波器（也称为内核），从而生成新的表示形式。这种操作能够...
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