什么是转置卷积？分数步长？

最新推荐文章于 2024-07-26 20:14:05 发布
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分类专栏： 超分辨率 文章标签： 转置卷积
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在阅读SR相关论文时，常遇到转置卷积（反卷积）和分数步长的概念。

在看SR相关论文，经常遇到转置卷积（也叫反卷积）和分数步长的概念。

【神经网络结构的组成】深入理解 转置卷积与转置卷积核
十二月的猫
04-14 1679
这篇深度学习基础文章将深入解析转置卷积（Transposed Convolution）的核心原理与应用。通过对比常规卷积操作，系统讲解转置卷积如何实现上采样和特征图尺寸扩大的数学机制，重点剖析转置卷积核的工作原理及其在语义分割、生成对抗网络（GAN）等任务中的关键作用。文章结合可视化示例，帮助读者直观理解其"逆向卷积"的本质，并探讨实际应用中可能遇到的棋盘效应等问题及解决方案，为掌握这一重要上采样技术提供理论基础和实践指导。
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...
转置卷积的填充和步长
cp0328的博客
08-24 2559
卷积层和池化层，通常会减少下采样输入图像的空间维度，增加通道信息。在以像素级分类的语义分割中有使用转置卷积使得输入和输出的图像的空间维度相同，例如FCN（全卷积神经网络），它将全连接层替换成一个转置卷积层，将分类的预测概率保存在通道中。 一个例子介绍转置卷积直观计算效果 如图，输入是一个2 * 2的矩阵X，kernelsize是2∗2，padding是0，stride是1，输出一个3∗3的矩阵Y。具体计算：X，kernel size 是2 * 2，padding是0，stride是1，输出一个3 * 3
转置卷积、反卷积、小数步长卷积
404 not found
06-16 1283
Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution 转载自：https://buptldy.github.io/2016/10/29/2016-10-29-deconv/ 最近才知道反卷积就是转置卷积，查了查资料，觉得这篇博客写的很不错。 反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Ze...
【机器学习】详解 转置卷积 (Transpose Convolution)
热门推荐
闻韶
11-08 4万+
【机器学习】详解 转置卷积 (Transpose Convolution)
Fractional-strided convolution，分数阶卷积，也称为转置卷积或反卷积
AI生成式技术曾小健
05-21 647
Fractional-strided 卷积层通过在输入值之间插入零来实现上采样，从而有效地创建稀疏特征图。然后过滤器在这个稀疏特征图上滑动，并在每个位置执行过滤器权重和非零输入值之间的点积，生成输出值。然而，在实践中，小数步长卷积被实现为一个常规卷积，然后是一个缩放操作。它们不是将多个输入值映射到单个输出值，而是将单个输入值映射到多个输出值，从而有效地增加了特征图的空间维度。在常规卷积层中，我们有一组在输入图像上滑动的过滤器，并且对于每个位置，它们在过滤器权重和相应的输入值之间执行点积。
转置卷积transpose convolution
lzp_k2的专栏
12-12 3293
参考： A guide to convolution arithmetic for deep learning.(Vincent Dumoulin, Francesco Visin).[https://arxiv.org/abs/1603.07285] 中文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48501100 1概念 转置卷积就是用卷积矩阵的转置矩阵进行卷积。...
生成对抗网络（GAN）中的转置卷积过程理解
weixin_41093566的博客
09-04 1170
转置卷积 又叫反卷积或分数步长的卷积，主要用于图像上采样。 转置卷积过程的理解 先看普通的卷积过程： 输入图片大小为44，卷积核大小为33，输出特征图大小为2*2。 输出特征图的计算公式为： 上、下两个式子分别表示高和宽的计算方式，对于宽和高相等的输入图片，两公式是等价的。 **再看转置卷积： 计算公式如下： 推导过程如下： 转置卷积输出特征图的计算公式是由卷积操作输出的特征图的计算公式得到的。 由于卷积输入是反卷积输出，卷积输出是反卷积输入，因此在反卷积这里需要对调： 这里的Stride和Pad
卷积、可分离卷积、转置卷积（反卷积）
qq_44936246的博客
10-24 1618
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
一文让你看懂转置卷积（反卷积，分数卷积），非常详细的图解描述
AI公园
05-05 1847
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Naoki Shibuya编译：ronghuaiyang导读如果你听说过转置卷积并对它的实际含义感...
转置卷积(反卷积)--深度理解
zzylalalala的博客
11-29 1217
下图以stride=1，padding=1，kernel_size=3为例，假设输入特征图大小是4x4的（假设输入输出都是单通道），通过卷积后得到的特征图大小为2x2。一般使用卷积的情况中，要么特征图变小（stride > 1），要么保持不变（stride = 1），通常，对图像进行多次卷积运算后，特征图的尺寸会不断缩小。普通的卷积操作可以说是很简单，就是卷积核大小的窗口在原始输入图像的一步步挪动，通过加权计算得到结果。简单来说，对于同一个卷积核，经过转置卷积操作之后并不能恢复到原始的数值，保留的只有。
一文搞懂反卷积，转置卷积
机器学习杂货铺1号店
07-18 3万+
一文搞懂反卷积，转置卷积 前言 本文翻译自《Up-sampling with Transposed Convolution》，这篇文章对转置卷积和反卷积有着很好的解释，这里将其翻译为中文，以飨国人。 如有谬误，请联系指正。转载请注明出处。 联系方式： e-mail: FesianXu@163.com QQ: 973926198 github: https://github.com...
转置卷积（Transposed Convolution）
weixin_39910711的博客
04-22 7174
转置卷积（Transpose Convolution），一些地方也称为“反卷积”，在深度学习中表示为卷积的一个逆向过程，可以根据卷积核大小和输出的大小，恢复卷积前的图像尺寸，而不是恢复原始值。 1 卷积操作及转置卷积的定义 1.1 卷积操作 对于一个输入大小为 的图像，卷积核大小为 ： 计算输出的具体实现方法为矩阵乘法。 将卷积核表示为稀疏矩阵 每一行向量表示在一个位置的卷积操作，0填充表示...
「解析」Pytorch 转置卷积 & 内部计算
绿色羽毛
04-05 3890
在图像分割以及其他领域可能会看到转置卷积，但是查看官方文档好像理解也有点困难，网上的博客好像也没写太清楚，特别是转置卷积内部的运算过程，个人觉得只有真正了解了转置卷积的内部运算过程，才能掌握转置卷积，只记公式是无法掌握转置卷积的。此外由于最近在复现 TSGB算法需要，将 转置卷积整理了下，希望对各位小伙伴有帮助！ 卷积运算不会增大 input 的尺度，通常是不变，或者降低 而转置卷积则可以用来增大 input 的尺度 转置卷积原论文：Deconvolutional Networks 文章目录1、公式2.
Up-sampling with Transposed Convolution（转置卷积上采样）
laizi_laizi的博客
11-18 3136
虽然之前发过一篇转载类型的博客： 你想到的卷积类型这里都有，在里面的上篇有介绍转置卷积，但是他那篇的参考博客是国外的，一般看不了，我在这里就翻译一下，对自己加深映像也是好的。 在这里也给出原博客链接： https://medium.com/activating-robotic-minds/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0 可以...
谈谈关于转置卷积的理解
weixin_44602056的博客
10-14 383
谈谈关于转置卷积的理解 为什么是转置卷积 卷积操作 反过来操作 卷积矩阵 转置卷积矩阵 总结 最近看到反卷积的概念，开始不太明白，然后查了些资料，总算搞明白了，顺便在此对结合自己的理解做一记录。 当我们使用神经网络生成网络图片时，经常需要将一些低分辨率的图片转换为高分辨率的图片，对于这种上采样操作，除了一些传统的插值方法，神经网络中通常采用**转置卷积（反卷积）**来实现。 为什么是转置卷积 转置卷积(Transposed Convolution)常常在一些文献中也称之为反卷积(Deconvolution
转置卷积（Transposed Convolution）的介绍以及理论讲解
Le0v1n 的博客
05-13 8653
转置卷积的介绍以及理论讲解
转置卷积 transposed convolution
Life1213的博客
07-26 3128
通过上面分析，就可以知道为什么通过对输入特征图进行填充使用转置的卷积核并且使用转置卷积核与输入特征图进行步长=1的普通卷积操作就可以得到结果。
分数步长卷积
最新发布
05-17
### 分数步长卷积的概念与实现 分数步长卷积是一种用于扩大特征图尺寸的操作，通常也称为转置卷积（transposed convolution）或反卷积（deconvolution）。它主要用于生成模型、图像分割以及需要上采样的场景。以下是对其概念和实现方式的具体介绍： #### 1. 分数步长卷积的核心思想 分数步长卷积的主要目标是对输入数据进行上采样，从而增加其空间维度。这种操作可以通过在输入张量中插入零值来完成，随后应用标准的卷积核对其进行滤波[^3]。 #### 2. 输入输出尺寸的关系 假设输入大小为 \(H \times W\)，卷积核大小为 \(K \times K\)，填充数量为 \(P\)，步长为 \(S\)，则输出大小可通过以下公式计算得出： \[ O = (I - 1) \cdot S - 2P + F \] 其中 \(I\) 是输入的空间尺寸，\(F\) 是卷积核的尺寸。该公式的具体推导可以在相关资料中找到[^2]。 #### 3. 实现方法 分数步长卷积的实现主要分为以下几个方面： - **插零扩展** 首先，在输入张量中的相邻像素间插入一定数量的零值。例如，如果步长为2，则会在每两个像素之间插入一个零值。这种方法有效地增加了输入的数据规模[^3]。 - **标准卷积** 插入零值后的张量被视作新的输入，并施加普通的卷积操作。此时，卷积核会滑动并覆盖所有的位置，包括那些由零值占据的位置[^1]。 - **矩阵乘法表示** 卷积操作可以用矩阵乘法的形式表达。对于分数步长卷积而言，相应的权重矩阵会被调整以适应更大的输入尺寸。具体的转换过程涉及稀疏矩阵的设计[^2]。 #### 4. 示例代码 下面是一个简单的 PyTorch 实现示例，展示了如何使用 `torch.nn.ConvTranspose2d` 来执行分数步长卷积操作： ```python import torch import torch.nn as nn # 定义 Transposed Convolution 层 model = nn.ConvTranspose2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=3, stride=2, padding=1) # 创建随机输入张量 input_tensor = torch.randn(1, 1, 4, 4) # 执行前向传播 output_tensor = model(input_tensor) print("Input Shape:", input_tensor.shape) print("Output Shape:", output_tensor.shape) ``` 在这个例子中，`stride=2` 表明我们希望将输入张量的空间尺寸放大两倍。最终的结果显示了输入和输出形状的变化情况。 ---
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