caffe反卷积层

最新推荐文章于 2025-04-02 19:47:39 发布

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最新推荐文章于 2025-04-02 19:47:39 发布 · 2.1k 阅读

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本文深入探讨了Caffe框架中的反卷积层，解释了其工作原理和用途，包括如何通过反卷积进行上采样和特征映射重建。同时，文章还介绍了在深度学习模型中反卷积层如何用于图像生成和像素级预测任务，提供了实例代码以帮助读者更好地理解和实现反卷积操作。

layer {

name: "deconv1"

type: "Deconvolution"

bottom: "conv1"

top: "deconv1"

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反卷积层（转置卷积）

卖火柴的小男孩

08-26

1万+

反卷积（deconvolution）不是数字信号处理里面的意义，在深度学习里面应该叫做转置卷积（transposed convolution）又名微步卷积（fractionally strided convolutions），也有叫Backward strided convolution ，upconvoution, upsample convolution。主要从以下几个方面理解：从概念上理

Caffe中卷积层的实现

时光杂货店

11-24

5972

作者：xg123321123出处：http://blog.youkuaiyun.com/xg123321123/article/details/53319080声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处1 简述使用im2col分别将featrue maps和filter转换成矩阵；调用GEMM（GEneralized Matrix Multiplication）对两矩阵内积，这样一来卷积操作就被转化为了矩阵乘

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Caffe源码精读 - 7 - Caffe Layers之deconv_layer(反卷积层)

tecsai的博客

07-31

633

Class_7 Caffe Layers之deconv_layer(反卷积层) 1. 概述 deconv_layer是反卷积层，在DL领域又叫转置卷积。 反卷积层到目前最大的用处就是实现上采样。典型的如yolov3和yolov4中，做feature map融合的时候，先采取1*1卷积降维，然后采用反卷积实现上采样。 deconv_layer也是和base_conv_layer有千丝万缕的联系，鉴于在讲conv_layer的时候已经讲过，在此不做赘述。 2. deconv_layer ...

自己跑caffe 反卷积实验（图像去噪）总结

wonengguwozai的博客

12-12

5337

1、在复原韩国Hyeonwoo Noh 的Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation的实验过程中，运行训练网络的指令是报错：...error :out of memory 作者的服务器配置为 Nvidia GTX Titan X GPU with 12G memory，我的服务器配置为GeForce GTX 980 wi

caffe deconvolution使用，反卷积层的使用

qq_20481015的博客

05-24

5881

caffe是目前的使用较多的深度学习框架之一。目前在计算机视觉的相关任务中，反卷积被广泛用于各种场合，本部分主要介绍反卷积的原理以及在caffe中的使用一，基本原理可参考https://blog.youkuaiyun.com/q295684174/article/details/79064580 二、caffe中的使用在g当前的caffe版本中，已经包含了DeconvolutionLayer...

caffe 反卷积相关源码

01-12

对应的博文地址：http://blog.youkuaiyun.com/u012938704/article/details/52831532 ，已经在Ubuntu14.04上编译好，cuda7.0，未加入cudnn。

CNN中反卷积层的理解以及cafffe中反卷积的定义

一个做图像文本的深度学习人

04-19

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目录 1.写在前面 2.卷积操作 3.反卷积 4.Caffe中deconvolution定义 5.反卷积的作用 1.写在前面本质：反卷积层和卷积层的工作过程很相似，主要区别在于，反卷积会通过padding，使得output大与input，而卷积是output小于input。 2.卷积操作 ...

Caffe反卷积源码分析与Ubuntu14.04编译经验

在Caffe中，反卷积层可以增加特征图的空间尺寸，适用于各种计算机视觉任务，比如图像分割、图像超分辨率、生成对抗网络（GANs）中的生成器部分等。值得注意的是，Caffe提供的反卷积层通常要求用户对输入和输出尺寸...

caffe卷积层代码阅读笔记

tangwei2014的专栏

08-17

7237

1. 卷积的实现思想： 2. 所有参数剖析 2.1 配置参数 2.2 和输入有关参数 2.3 和卷积核有关参数 2.4 和输出有关的参数 2.5 和矩阵运算有关的参数 3. 重点函数剖析 3.1 im2col函数 3.2 caffe_cpu_gemm函数

卷积（CNN）| 反卷积（TCNN、Transposed CNN）| 卷积过程中feature map的通道变化 | 1 × 1卷积核如何降维/升维

你的问题在于，读书太少而想得太多。

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一文搞懂卷积（CNN）| 反卷积（TCNN、Transposed CNN）| 卷积过程中feature map的通道变化 | 1 × 1卷积核如何降维/升维

深度学习：大白话一口气解释卷积运算，反卷积，分层卷积

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2891

假如上图是一张像素3*4的图片，那么卷积核就是图片旁边的Kernel 2*2的矩阵，滑动窗口就是图片中标黑的2*2的方框，用滑动窗户框住的矩阵和卷积核进行点乘求和（不是矩阵相乘），滑动窗口按照自己定义的步长Stride每移动一次计算一次，直到滑动完整个图片，卷积结束。和上面的卷积运算不一样的是这里新加了一个维度（通道数），那么我们给卷积核也加上整个维度就可以了，每个维度的图片像素数据和卷积核分别像上面的卷积运算一样运算后，在将每个维度卷积后的数值加起来就是上图那样啦！个通道，1×1卷积核可以生成。

反卷积(Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution)

最新发布

qq_45670407的博客

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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

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06-28

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1 反卷积DeConvolution 反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)...

【图解】反卷积Deconvolution

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1. 反池化和反卷积。

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bofu_sun的博客

04-10

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caffe 反卷积

毛财胜的专栏

10-16

1万+

本想着简单记录下过程，没想到大家这么喜欢这篇博文，万分荣幸。可能我记录的不够详细，有人实际操作中出现了一些问题。在此给出工程代码（由于自己下东西积分时常不够，所以给资源加了积分。如果没积分想下载可以私信我邮箱）。介绍论文《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》通过对卷积网络的逆向操作，将指定卷积层的激活值反向投影到输入像素空间，从而