卷积与反卷积的理解

最新推荐文章于 2025-10-03 11:05:59 发布
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卷积与反卷积
whz1861的博客
09-11 974
卷机与反卷机卷机(Convolution)卷机定义：图像中的卷机，可以理解为在空间位置上，进行加权叠加。 ——[图片来源]假设输入特征层feature map的大小为[batch,width,height,channel][batch, width,height,channel]， 卷积核大小[k,k,inputn,outputn][k,k,input_n,output_n]，步长为[1,s,
反卷积（Deconvnet）可视化ＣＮＮ卷积层
fu6543210的博客
05-22 1万+
继上一篇总体上deconvolution networks大致可以分为以下３个方面：之后我想开始学一下CNN可视化：通过deconv将CNN中conv得到的feature map还原到像素空间，以观察特定的feature map对哪些pattern的图片敏感，这里的deconv其实不是conv的可逆运算，只是conv的transpose，所以tensorflow里一般取名叫transpose_co...
反卷积详解
最新发布
Z131514的博客
10-03 989
在应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络（CNN）提取特征后，输出的尺寸往往会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算（例如图像的语义分割），这个采用扩大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样（Upsample）。 上采样有3种常见的方法：双线性插值（bilinear），反卷积（Transposed Convolution），反池化（Unpooling）。这里指的反卷积，也叫转置卷积，它并不是正向卷积的完全逆过程，用一段话来解释： 转置卷积
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。
深度学习（二十七）可视化理解卷积神经网络
热门推荐
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
反卷积的作用
Asber的博客
01-06 7127
经常在别人的网络结构看到反卷积的存在，我们知道卷积池化的作用是提取高维特征，但是反卷积的作用只能说出类似于利用学习的方法把图像细节还原，类似超分的作用，那到底是什么作用呢？ 这里整理网上有用的参考： 反卷积又称转置卷积： 信息来源：知乎 来还原feature map的尺寸大小，用于还原之前一系列卷积操作之后特征图分辨率变小的问题 CNN可视化 fcn中达到pixel classification...
关于反卷积
qq_45670407的博客
04-07 1561
关于深度学习中的反卷积
卷积与反卷积运算
05-13
### 卷积与反卷积运算 #### 一、卷积运算 在深度学习领域，尤其是计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种极为重要的网络结构，而卷积运算是CNN的核心操作之一。卷积运算通过在...
论文研究-关于网络微积分中最小加卷积与最小加反卷积的研究 .pdf
08-19
网络微积分是一门新兴的数学工具，它主要针对网络队列系统性能进行定量分析。...论文通过深入分析网络微积分的基本概念和性质，旨在揭示最小加卷积与最小加反卷积的内在联系，并探讨它们在网络微积分分析中的应用价值。
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...
PyTorch中反卷积的用法详解
09-18
首先，我们需要明确，在PyTorch中并没有真正意义上的反卷积操作，而是称为转置卷积（Transposed Convolution），这是一种在数学上实现“反向卷积”效果的方法，常用于在神经网络中增大数据的空间维度，如在生成对抗...
反卷积（卷积层的可视化）
12-14
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用，其被越来越多的工作所采纳比如：场景分割、生成模型等。其中反卷积（Deconvolution）也有很多其他的叫法，比如：Transposed Convolution，Fractional Strided Convolution等等。
tensorflow反卷积的可视化
08-11
一张图片，通过tensorflow进行卷积，然后进行反卷积，得到64特征，并可视化反卷积的图片
反卷积效果1
alaclp的专栏
04-12 2379
Widefield Images   Raw Deconvolution         Downloads: AutoDeblur & AutoVisualize Brochure Clearing Up Deconvolution Br
卷积和反卷积详解
正在挣扎中的人
11-06 4292
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
反卷积
CHNguoshiwushuang的博客
06-24 1084
   反卷积又被称为转置卷积（transpose convolution)，一般被认为是卷积的逆过程，这样我们首先来看一下卷积的过程: 令：input-size：i，kener-size:k，stride:s，padding-size:p，那么output-size为： o=[i+2p−ks]+1o=[i+2p−ks]+1o=[\frac{i+2p-k}{s}]+1 same padding...
深度学习笔记9：卷积层的实现（forward, backward 的实现）
gaocui883的博客
05-08 2050
用for循环实现的卷积层： 卷积运算： import time """ 定义2维度卷积的非矩阵操作""" def Conv2d(X,W, stride, pad, dilation=1): """ 参数说明： :param X: 输入，batchsize, in_rows, in_cols, in_channels. :param W: 权重，shape: kernel_row, kernel_col, in_channels, out_channels....
反卷积的一些理解
dao_lian的博客
05-22 419
网址1中文理解反卷积
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