卷积与反卷积

最新推荐文章于 2023-08-07 11:05:30 发布
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本文探讨了反卷积网络（Deconvolutional Networks）的基本概念、工作原理及其应用领域。通过多个参考资料，详细介绍了反卷积在网络中的作用及其实现方式。
卷积与反卷积尺寸变化
juluwangriyue的博客
10-25 556
卷积与反卷积尺寸变化1、卷积尺寸变化2、反卷积尺寸变化 符号约定： 输入尺寸（input）：iii 卷积核大小（kernel size）：kkk 步幅（stride）： sss 边界扩充（padding）： ppp 输出尺寸（output）：ooo 1、卷积尺寸变化 卷积过程示例如图1所示，蓝色方块为输入，绿色方块为输出，灰色方块为卷积核。经过卷积计算，输出尺寸计算公式： o=[i+2p−ks+1](1)o =[\frac{i+2p-k}{s}+1] \tag1o=[si+2p−k​+1](1) 注释：
Pytorch中的卷积与反卷积(conv2d和convTranspose2d)
qq_40107571的博客
12-18 2405
Pytorch中的卷积与反卷积详解(conv2d和convTranspose2d)
【深度学习】反卷积（transposed convolution）介绍
zzmmjj的博客
06-05 1万+
反卷积与卷积 反卷积，顾名思义是卷积操作的逆向操作。 为了方便理解，假设卷积前为图片，卷积后为图片的特征。 卷积，输入图片，输出图片的特征，理论依据是统计不变性中的平移不变性（translation invariance），起到降维的作用。如下动图： 反卷积，输入图片的特征，输出图片，起到还原的作用。如下动图： 我们知道卷积结合池化的降维作用，将神经网络推向深度学习，开启神经网络
卷积与反卷积运算
05-13
使用pytorch演示卷积，反卷积，池化等运算。。。。。。
卷积和反卷积详解
正在挣扎中的人
11-06 4271
反卷积（deconvolution），也叫转置卷积，分部卷积（fractionally-strided convolution），在论文中也叫upconv。 1. Pytorch中2D卷积和反卷积的函数 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True) class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_ch
卷积与反卷积关系超详细说明及推导（反卷积又称转置卷积、分数步长卷积）
dugudaibo的博客
10-19 1万+
  以 CNN 为代表的卷积神经网络在图像的相关领域得到了较为长足的发展。在 CNN 中卷积实际分类两大类，一种是卷积，另一种是转置卷积（transposed convolutional ），或者称为分数步长卷积（ fractionally strided convolutional layers），亦或者是反卷积（deconvolution）。   虽然在一些文章中将反卷积与转置卷积认为是等价的...
卷积及反卷积简介
08-04
卷积操作，反卷积操作，池化操作，带孔卷积的介绍及简单理解
反卷积和信号复原-反卷积和信号复原.part04.rar
08-13
反卷积和信号复原-反卷积和信号复原.part04.rar 反卷积和信号复原 反卷积和信号复原是信号处理技术中具有理论挑战性的分支。本身内容大致分为三个部分：理论基础，一维信号反卷积和图像复原。
基于傅里叶变换的卷积与反卷积程序
12-03
通过卷积和反卷积的原理，进行图像的重构与辨识,主要步骤是先分别进行傅里叶变换，然后再进行傅里叶的逆变换得到所要的信号的特性
BDDB.rar.gz_一维反卷积_信号反卷积_卷积 一维_反卷积 matlab
07-14
用于离散信号的盲反卷积，主要针对一维离散信号，可以进行二维扩展。
卷积和反卷积
pursuit_zhangyu的博客
06-22 6402
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)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功应...
卷积和反卷积（逆卷积，转置卷积）
qq_42310545的博客
08-07 887
转置卷积又叫反卷积、逆卷积。不过转置卷积是目前最为正规和主流的名称，因为这个名称更加贴切的描述了卷积的计算过程，而其他的名字容易造成误导。在主流的深度学习框架中，如TensorFlow，Pytorch，Keras中的函数名都是conv_transpose。所以学习转置卷积之前，我们一定要弄清楚标准名称，遇到他人说反卷积、逆卷积也要帮其纠正，让不正确的命名尽早的淹没在历史的长河中。我们先说一下为什么人们很喜欢叫转置卷积为反卷积或逆卷积。
彻底搞懂CNN中的卷积和反卷积
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修炼之路
01-05 8万+
前言 卷积和反卷积在CNN中经常被用到，想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积，分别包括概念、工作过程、代码示例，其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积过程的可视化工具，这个项目是github上面的一个开源项目。 卷积和反卷积 卷积(Convolutional)：卷积在图像处理领域被广泛的应用，像滤波、边缘检测、图片锐化等，都是通过...
深度学习基础--卷积--反卷积(deconvolution)
wydbyxr的博客
11-15 4498
反卷积(deconvolution)   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 convolution）， 网络内上采样（ in-network upsampling）， 微步幅卷积（fractionally-strided convolution）， 反向卷积（backwards convolution）， 去卷积（...
空洞卷积与反卷积
myc的博客
09-23 8711
空洞卷积（dilated conv），也称扩张卷积。空洞卷积可以在kernel有效增大感受野的同时不增加模型参数或者计算量。在图像需要全局信息或者语音文本需要较长的sequence信息依赖的问题中，都能较好的应用空洞卷积。在图像分割，语音合成WaveNet，机器翻译ByteNet中都有空洞卷积的身影。 一般情况下，图片输入到网络中，网络将会对图像做卷积再池化（pooling）的操作，pooling...
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