keras中的Deconv3D

最新推荐文章于 2025-12-25 09:56:55 发布
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本文详细介绍了如何使用TensorFlow后端的conv3d_transpose()函数计算3D卷积转置层的输出形状及具体实现过程。

1.首先计算出output的shape，

2.利用tensorflow后端的conv3d_transpose()函数进行计算，

机器学习笔记 - 使用TensorFlow2和Keras的简单Conv3D示例
学以致用 知行合一
04-15 1821
卷积是具有可学习参数的过滤器（矩阵/向量），用于从输入数据中提取低维特征。 它们具有保留输入数据点之间的空间或位置关系的特性。 3D卷积层，代替输入图像中的三个维度（两个图像维度和通道维度，将拥有四个维度：两个图像维度、时间/高度维度和通道维度）。因此，特征图也是三维的。这意味着过滤器在三个维度上移动而不是两个维度：不仅从左到右和从上到下，而且还向前和向后移动。因此，就所需的计算量更大，但相对的特征提取就更丰富。
立体匹配 -- GC-Net网络结构分析
weixin_41405284的博客
10-30 6065
参考 GC-Net pytorch版本 首先看代码要对应着网络结构图和网络层的表格。 一.Unary Features 特征提取 1.使用2-D卷积提取深度特征。首先使用fiter size:5*5,stride:2的conv2d 将输入降维(1/2H,1/2W). imgl0=F.relu(self.bn0(self.conv0(imgLeft))) imgr0=F.relu(self.bn0(self.conv0(imgRight))) self.conv0=nn.Conv2d(3,3.
tf.keras.layers.Conv3D
一个学术five的blog
10-31 1433
tf.keras.layers.Conv3D
deconv的弊端
weixin_30362801的博客
08-20 276
https://chuansongme.com/n/2630693453218 学习到deconvlution会带来棋盘鬼影，比较重要的解决方法就是resize-deconvlution 转载于:https://www.cnblogs.com/ChenKe-cheng/p/11381718.html...
老码农和你一起学AI系列：Keras 核心概念
你的天空阅读专栏
10-14 961
Keras作为TensorFlow的高级API，提供了三种深度学习建模范式：Sequential API适合简单线性模型，通过顺序堆叠层快速构建；Functional API支持多输入/输出和复杂拓扑结构，是工业项目的首选；Model Subclassing则提供最大灵活性，可自定义前向传播逻辑。三种范式从易用性到灵活性逐级提升，开发者应根据模型复杂度、开发效率和团队能力选择合适方案。Keras的模块化设计和与TensorFlow的深度集成，使其成为兼顾易用性和功能的理想工具，能有效降低深度学习开发门槛。
【3D计算机视觉】PointConv——在点云上高效实现卷积操作
小执着的博客
05-24 6561
PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds 阅读笔记一、摘要二、模型2.1 卷积定义2.2 模型结构2.2.1 卷积操作2.2.2 高效卷积2.2.3 反卷积三、实验 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.07246.pdf 代码地址：https://github.com/DylanWusee/poi...
万物皆可GAN之3D-GAN（keras框架）
m0_61985580的博客
04-30 8762
这几天看了一篇比较有意思的文章，这里给你们分享一下。 论文地址：[https://arxiv.org/abs/1610.07584](https://arxiv.org/abs/1610.07584) 以下就用keras来对这个3D-GAN来进行分析；目前我还在看这篇文章的potorch代码，如果看懂了后续会将他给也分享出来。 分享出来主要是当作自己的学习笔记，然后也可以供大家学习参考。有兴趣的话，可以点击关注收藏。
改进3D/2D U-NET--添加深度监督deep supervision【Keras】
m0_37477175的博客
09-18 1万+
前言 深度监督deep supervision（又称为中继监督intermediate supervision），其实就是网络的中间部分新添加了额外的loss，跟多任务是有区别的，多任务有不同的GT计算不同的loss，而深度监督的GT都是同一个GT，不同位置的loss按系数求和。 深度监督的目的是为了浅层能够得到更加充分的训练，避免梯度消失（ps:好像目前的技术已经使梯度消失得到了解决，像Relu...
keras：Convolution2D与Conv2D
Jason的博客
07-08 8693
区别：Convolution2D = Conv2D 参考来源：源文件 github.keras.layder.convolutional # Aliases Convolution1D = Conv1D Convolution2D = Conv2D Convolution3D = Conv3D SeparableConvolution1D = SeparableConv1D SeparableConvolution2D = SeparableConv2D Convolution2DTranspose = C
16、利用GAN从图像生成3D模型
最新发布
cola5的博客
12-25 11
本文详细介绍如何利用生成对抗网络（GAN）从2D图像生成3D模型的完整流程。内容涵盖自编码器的构建、3D卷积的应用、Docker环境搭建、生成器与判别器的设计，以及GAN的整体架构实现。通过MNIST数据集和3D-MNIST数据集的处理，展示了从图像编码到3D结构生成的关键技术步骤，并提供了可运行的代码示例与训练流程。最后探讨了模型优化策略及在游戏、影视、医疗等领域的实际应用前景。
cycle-GAN keras
飞翔的貅貅的博客
11-16 1267
./datasets/lane2road/trainA(B) from keras_contrib.layers.normalization.instancenormalization import InstanceNormalization from keras.layers import Input, Concatenate, Activation from keras.layers.ad...
3D卷积和去(反)卷积
zhulf0804的博客
01-28 7478
本文介绍两种卷积: 3D卷积 去卷积 下篇文章介绍: 空洞卷积 depthwise卷积 3D卷积 最近在读论文的时候，有好几个地方提到了3D卷积，一直不懂是怎么操作的，看了一部分资料: 3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition 优快云博客 还是有些懵，又利用tensorflow做了进一步测试学习。 te...
卷积和反卷积（deconv）的正向
qq_31157393的博客
08-25 7951
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...
对deconv的个人理解
qq_40875889的博客
07-25 4240
本文参考链接如下：https://www.zhihu.com/question/43609045 对于图像的语义分割，我觉得比较经典文章的基本上的框架是：conv + deconv + （后续的处理模块）。 在conv中，是这样操作的：举例说明 4x4的输入，卷积Kernel为3x3, 没有Padding / Stride, 则输出为2x2。输入矩阵可展开为16维向量，记作，输出矩阵可展开为...
3D重建模的初步了解
weixin_30500105的博客
03-08 675
相关学习资料如下： cousera课程:https://www.coursera.org/learn/robotics-perception youtube课程：https://www.youtube.com/watch?v=RDkwklFGMfo Tutorial:https://www.cse.wustl.edu/~furukawa/papers/fnt_mvs.pdf ...
深度学习（二十七）可视化理解卷积神经网络
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hjimce的专栏
01-19 7万+
本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献：《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》，可以说是CNN领域可视化理解的开山之作。最近两年深层的卷积神经网络，进展非常惊人，在计算机视觉方面，识别精度不断的突破，CVPR上的关于CNN的文献一大堆。然而很多学者都不明白，为什么通过某种调参、改动网络结构等，精度会提高。可能某一天，我们搞CNN某个项目任务的时候，你调整了某个参数，结果精度飙升，但如果别人问你，为什么这样调参精度会飙升呢，你所
反卷积（deconv）+ tf.nn.conv2d_transpose函数
小林九
06-03 3599
最近在看有关图像分割的论文，遇到 tf.nn.conv2d_transpose 函数，即反卷积，下面我将介绍它的原理。 反卷积主要用于增大图像尺寸，是upsampling的一种，而空洞卷积并没有做upsampling，它是为了增大感受野，可以不改变图像的大小。对于反卷积简单理解就是在输入特征矩阵中插入空白点，再进行卷积，这样卷积后输出的特征矩阵就变大了。它的核心是在原来图像上插入空白数据，而空洞卷...
conv和deconv解读
Marshall的专栏
01-03 1万+
首先，要知道caffe里的卷积核都是三维的 在caffe中卷积核是三维的还是二维的？ caffe中卷积计算详解 Caffe源码解析5：Conv_Layer Caffe 代码阅读-卷积 卷积运算转换为矩阵乘法 关于deconv 这个概念很混乱，没有统一的定义，在不同的地方出现，意义却不一样。 上采样的卷积层有很多名字：全卷积（full
深度学习框架Keras中文文档完整指南
文档中提供有详尽的指导和解释，帮助用户理解Keras中的概念和应用。 #### 标签解读 标签“keras 中文文档”是对文档内容的精确描述，表明这是一份专门关于Keras框架的中文教程或参考资料。Keras 是一个开源的神经...
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