卷积和反卷积(deconv）

最新推荐文章于 2022-08-22 15:48:06 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cmat2/article/details/83753012
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。

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Python Tensorflow 反卷积（DeConv）实现及原理解析
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03-27 1532
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。
卷积和反卷积（deconv）的正向
qq_31157393的博客
08-25 7904
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...
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,
Deconv
LiuSpark
04-23 603
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 5203
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 8411
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----
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...
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...
卷积、可分离卷积、转置卷积（反卷积）
qq_44936246的博客
10-24 1604
卷积 卷积层的结构参数 卷积核大小（Kernel Size）：定义卷积操作的感受野。 步幅（Stride）： 定义卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通常设置为1。设置大于1的值后对图像进行下采样，这种方式类似池化操作。 边界扩充（Padding）： 定义了网络层处理样本边界的方式。当卷积核大于1且不进行边界扩充，输出尺寸将相应缩小；当卷积核以标准方式进行边界扩充，则输出数据的空间尺寸将与输入相等。 输入与输出通道（Channels）： 构建卷积层时需定义输入通道I ，并由此确定输出通道O 。这样，可算出每
matlab加速迭代法代码-sas-deconv:短期和稀疏反卷积（SaSD）的iPALM软件包
05-28
matlab加速迭代法代码SBD-iPALM：使用iPALM的稀疏盲反卷积 SBD-iPALM是使用iPALM方法进行稀疏盲反卷积（SBD）的MATLAB软件包，其动机是作为非凸优化问题的盲反卷积研究以及在扫描隧道显微镜（STM）中的应用。 这是一...
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 7347
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 2510
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 1570
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 6222
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 96
　　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 1146
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...
Deconvolution（逆卷积）
玄云飘风的博客
04-08 2万+
Deconvolution的一些用途： 在ZF-Net中用于对feature map做可视化：https://arxiv.org/abs/1311.2901 在FCN中用于生成等于原图shape的图像：https://arxiv.org/abs/1411.4038 autoencoder中用于解码器：https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolk...
卷积和反卷积
最新发布
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。这种操作能够有效地捕捉局部模式并减少参数数量。 对于二维图像而言，标准卷积可以被描述为如下过程：给定一个大小为 \(H \times W\) 的输入特征图以及形状为 \(k_h \times k_w\) 的卷积核，经过适当填充(padding) 和步幅(stride)，最终会得到一个新的较小尺寸的输出特征图[^3]。 ```python import torch.nn as nn class SimpleConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=(3, 3)): super(SimpleConv, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size) def forward(self, x): return self.conv(x) ``` #### 反卷积 (Deconvolution/Transposed Convolution) 不同于传统意义上的逆向传播中的梯度计算，“反卷积”实际上是指转置卷积(Transposed Convolution), 它的作用是在网络结构中扩大特征图的空间维度。这并不是真正意义上数学上的“反转”，而是指该层能够在保持通道数目不变的情况下扩展空间分辨率[^4]。 具体来说，反卷积通过对输入张量执行扩张后再做常规卷积运算实现放大效果，并允许指定期望获得的目标输出尺寸(output_shape)。此特性使其成为诸如语义分割、超分辨率重建等需要恢复原始尺度的任务的理想选择之一。 ```python import torch.nn as nn class DeconvLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels=64, out_channels=1, kernel_size=(3, 3), stride=2, padding=1, output_padding=1): super(DeconvLayer, self).__init__() self.deconv = nn.ConvTranspose2d( in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, output_padding=output_padding ) def forward(self, x): return self.deconv(x) ``` ### 应用实例 - **图像分类**: 利用多层卷积神经网络(CNNs) 提取不同层次抽象级别的特征，进而完成类别预测任务。 - **对象检测和定位**: 结合区域建议算法(RPN) 或者单次多框探测器(SSD)，利用卷积特征来进行边界框回归及物体识别。 - **语义分割**: 借助编码解码架构(U-net,VGG16等预训练模型作为骨干网)，先压缩再逐步还原像素级标签分布，其中就涉及到大量使用到了反卷积来提升分辨率. - **风格迁移**: 将艺术作品的艺术风格迁移到普通照片之上，同样依赖于卷积提取样式信息并通过反卷积重构新图片。
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