反卷积，上采样，孔洞卷积

最新推荐文章于 2025-07-29 11:22:36 发布
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博客主要围绕反卷积、上采样和孔洞卷积展开，这些均为信息技术领域的重要概念，在图像处理、深度学习等方面有重要应用。

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DL之CNN：卷积神经网络算法简介之卷积矩阵、转置卷积(反卷积Transpose)、膨胀卷积(扩张卷积Dilated/带孔卷积atrous)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
06-23 7066
DL之CNN：卷积神经网络算法简介之卷积矩阵、转置卷积(反卷积Transpose)、膨胀卷积(扩张卷积Dilated/带孔卷积atrous)之详细攻略 目录 卷积矩阵的简介 卷积、转置卷积——Transpose convolution 0、各种卷积的动态演示 1、转置卷积/分数步长卷积/反卷积 2、转置卷积 具体是怎么计算的？ 卷积、反卷积与膨胀卷积——Dilate...
图像语义分割之FCN和CRF
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余昌黔|书山有路
09-04 8万+
前言(呕血制作啊！)前几天刚好做了个图像语义分割的汇报，把最近看的论文和一些想法讲了一下。所以今天就把它总结成文章啦，方便大家一起讨论讨论。本文只是展示了一些比较经典和自己觉得比较不错的结构，毕竟这方面还是有挺多的结构方法了。介绍 图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类 从图像上来看，就是我们需要将实际的场景图分割成下面的分割图： 不同颜色代表不同类别。经过我阅读“
反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)
Atomwh的专栏
01-27 5万+
前言 在看图像语义分割方面的论文时，发现在网络解码器结构中有的时候使用反卷积、而有的时候使用unpooling或或者unsampling，查了下资料，发现三者还是有不同的。这里记录一下。 图示理解 使用三张图进行说明： 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值
dilated conv带孔卷积、pooling层提高感受野 反卷积 的理解
jiachen0212的博客
11-16 2万+
首先放链接：https://www.zhihu.com/question/54149221 首先，初次接触这个问题是在做图像分割遇到的。 pooling为什么可以提高感受野？ 得这样理解：首先它第一个作用是降低feature map的尺寸，减少需要训练的参数；其次，因为有缩小的作用，所以之前的4个像素点，现在压缩成1个。那么，相当于我透过这1个点，就可以看到前面的4个点，这不就是把当前map
keras中实现简单的反卷积
huangshaoyin的博客
07-11 1万+
我这里将反卷积分为两个操作，一个是UpSampling2D()，用上采样将原始图片扩大，然后用Conv2D()这个函数进行卷积操作，就可以完成简单的反卷积：UpSampling2D()：keras中文文档点击打开链接keras.layers.convolutional.UpSampling2D(size=(2, 2), data_format=None)进入keras的与源码查看,我的源码地址为D...
Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation读书笔记
u010213183的博客
07-04 2730
这次连续更新两篇，这篇是deeplab的作者又一新作。
DeepLab：深度卷积网络，多孔卷积 和全连接条件随机场 的图像语义分割 Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atro
Taylor Guo
05-04 4万+
深度卷积网络，多孔卷积 和全连接条件随机场 的图像语义分割 DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 本文的主要任务是深度学习的图像语义分割
第十六章：Understanding Convolution for Semantic Segmentation——理解用于语义分割的卷积
ADICDFHL的博客
07-16 898
最近深度学习特别是深度卷积神经网络（CNN）的进展，显著提高了之前语义分割系统的性能。在这里，我们展示了通过操作与卷积相关的操作来改进逐像素的语义分割，这些操作在理论和实践上都具有价值。首先，我们设计了密集上采样卷积（DUC）来生成像素级预测，能够捕捉和解码通常在双线性上采样中丢失的更详细信息。其次，我们在编码阶段提出了一种混合膨胀卷积（HDC）框架。该框架能够有效扩大网络的感受野，以聚合全局信息，并减轻由标准膨胀卷积操作引起的“网格问题”。
空洞卷积实现代码
HHsHH1234的博客
04-29 6865
经过几天的学习理论知识和实践，终于把unet跟空洞卷积结合了。 还没看过空洞卷积的请看下面链接 空洞卷积理论知识 代码 uent.py import numpy as np import os import skimage.io as io import skimage.transform as trans import numpy as np from tensorflow.keras.models import * from tensorflow.keras.layers import * from t
详细讲解上采样
最新发布
11-20
> 示例：在医学图像分割中，4倍下采样后使用转置卷积上采样，可使512×512输入最终输出同尺寸分割掩码，实现逐像素分类。 #### 六、选择建议 | 方法 | 适用场景 | 优势 | |---------------|-----------------------...
卷积运算及其变体
路遥知马力，日久见人心
11-08 1171
本篇博客参考一些网络博客对卷积运算及其变体进行总结，以便加深理解和记忆
20、卷积神经网络及其架构在真菌植物病害检测中的应用
pytorchlight8的博客
07-29 52
本文探讨了卷积神经网络（CNN）在真菌引起的植物病害检测中的应用，详细介绍了多种主流的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和ZFnet，并分析了它们在图像识别和分类任务中的表现。通过比较不同架构的深度、参数数量、错误率和准确率，总结了各自的优势与挑战。最终通过效率分析指出ResNet和ZFnet在植物病害检测任务中具有更高的准确率和更低的错误率，为未来的研究和应用提供了指导。
unpooling(上池化),unsampling(上采样),Deconvolution(反卷积)
bobobe的专栏
03-07 2273
unpooling 如图所示，以maxpooling为例，上池化在池化过程中会记录最大值所在下标，然后利用特征图填充最大值所在下标，其他位置填0,特征图一般为maxpooling后得到的最大值矩阵。 unsampling 上采样并不像上池化那样记录最大值的下标，而是把所有位置都附为特征图中的值。 反卷积 反卷积其实是卷积的逆过程，即通过padding再进行一次卷积，已达到和源输入一样的大小，所以...
Dilated Convolution(带洞卷积)
comeontoto的博客
04-18 5203
1 提出原因：    传统的FCN，Segnet网络等等pooling（其中池化的意义一方面是降低计算量，另一方面是增大感受野）之后需要对其进行upsampling,以扩大图像尺寸。将图像由小变大的过程势必导致一些信息的丢失，那么就会想到是否可以不进行pooling操作，也可以增大感受野呢。本文提出的dilated convolution正是为了解决这个问题。2 结构：2.1 一维  (a)为k=...
Dilated/Atrous conv 空洞卷积/多孔卷积
silence2015的专栏
03-29 1万+
DilatedDilatedDilated convolution/Atrousconvolution/Atrousconvolution/Atrous convolutionconvolution convolution可以叫空洞卷积或者扩张卷积。 空洞卷积诞生于图像分割领域，图像输入到网络中经过CNNCNNCNN提取特征，再经过poolingpoolingpooling降低图像尺度的同时增大...
饭后时间（一）---SSD中的 带孔卷积原理
计算机视觉
07-07 1357
https://www.bilibili.com/video/av45124983 1 优点： 1增加感受野 2 减少层数，提高效率 2 感受野： 卷及运算，输出每层的特征图上面的像素点 在原始图像上面的映射区域的大小 3 步长为1的情况 3*3的卷积核，步长1, 3次才能到7*7 （1 + 2*3 = 7） 1*1的特征图感受野为7*7，步长1 ...
反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)【转】
ifruoxi的博客
03-13 925
原文：https://blog.youkuaiyun.com/a_a_ron/article/details/79181108 反卷积 对于每个层基本上有以下四个操作组成， Conv ReLU MaxPooling [optionally] Norm [optionally] 对应的反向操作为， unpool rectify（ReLU） filter（Deconv） 反卷积实现：https://gith...
deeplabcv2 的 Atrous Convolution(带孔卷机核)，感受野，及tensorflow实现crf的一点理解。
jiachen0212的博客
10-16 1万+
首先是因为做图像分割，所以使用deeplab。思想基本和fcn一样。先卷机提取特征，然后阔尺寸至原图像大小。 普通fcn先把图像padding至很大（据说是边缘补100个0），然后一层层下来，pool （stride＝2）或者是卷机（ stride＝2）5次，图像缩小了32倍，所以之前才需要把图像放大，不然最后得到的特征图就太小了。但是补0加打了噪声。。。 deeplabcv2 采用的新做法是
Dilated Convolutions 空洞卷积
weixin_30498807的博客
07-20 686
Dilated Convolutions，中文一般称为空洞卷积或者扩张卷积，是一种改进的图像卷积方法。 扩张卷积工作示意图如下： 图a是普通的卷积，感受野是3*3，相当于扩充dilation=0 图b是扩张卷积，感受野是7*7，dilation=2 图c是扩张卷积，感受野是15*15，dilation=4 扩张卷积中多了一个扩充率参数（dilation r...
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