(反卷积)转置卷积的实现

最新推荐文章于 2023-01-12 22:05:44 发布
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分类专栏： AI代码相关基础知识 文章标签： 深度学习 计算机视觉 神经网络
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反卷积 转置卷积的实现

前言

在使用卷积的时候，如果真的按照滑动卷积核求和计算的话，计算的速度无疑会比较慢。实际上，计算卷积的时候借助的是稀疏矩阵来计算。我们经常会使用反卷积(转置卷积)来进行上采样，卷积可以使得特征图变小，而反卷积可以让特征图变大，反卷积也叫做转置卷积，为什么这么叫？看了下面的计算过程就知道了。

卷积的计算

在这里插入图片描述

反卷积的计算

在这里插入图片描述

卷积与转置卷积对比

在这里插入图片描述

卷积、可分离卷积、转置卷积（反卷积）
qq_44936246的博客
10-24 1594
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
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...
转置卷积实现
Keep_Trying_Go的博客
06-02 233
import tensorflow as tf import numpy as np import tensorflow as keras from tensorflow.keras import layers,optimizers,losses #创建X矩阵，高宽各位5*5 x=tf.range(16)+1 #调整为合法的维度张量 x=tf.reshape(x,[1,4,4,1]) x=tf.cast(x,dtype=tf.float32) #创建固定内容的卷积核矩阵 w=tf.constant([[-1
71.转置卷积以及代码实现
weixin_47505105的博客
01-12 911
笔记
李沐动手学深度学习V2-转置卷积和代码实现
flyingluohaipeng的博客
06-11 2010
卷积神经网络层中卷积层和汇聚层，通常会减少下采样输入图像的空间维度（高和宽）。 然而如果输入和输出图像的空间维度保持相同，在以像素级分类的语义分割中将会很方便，输出像素所处的通道维可以保存有输入像素在同一位置上的分类结果。 为了实现这一点，尤其是在空间维度被卷积神经网络层缩小后，可以使用另一种类型的卷积神经网络层，它可以增加上采样中间层特征图的空间维度。下面介绍转置卷积（transposed convolution）， 用于逆转下采样导致的空间尺寸减小。先暂时忽略通道（通道为1），从基本的转置卷积开始，设步
【PyTorch】卷积的实现与转置卷积
Esperanto.的博客
08-05 430
卷积是如何进行的
8--转置卷积
garbage回收中心
09-01 844
卷积核汇聚等方法都是下采样，会使得图像变小，卷积导致的图像变小是为了提取特征，而池化下采样是为了降低特征维度。但在像素级分类的语义分割中，需要使得输入和输出图像维度相同，但在卷积神经网络中空间空间维度（图片的高和宽）会变小，这里可以使用转置卷积这类上采样方法来增加特征图的空间维度。.........
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...
上采样、转置卷积、反卷积、反池化，傻傻分不清
weixin_42703210的博客
03-11 5593
下采样、转置卷积、反卷积、下池化，傻傻分不清
TensorFlow tf.nn.conv2d_transpose是怎样实现反卷积的
09-17
反卷积（也称为转置卷积或上采样）则是卷积的逆运算，它在许多任务中都有应用，如图像生成、上采样和网络层的展开。`tf.nn.conv2d_transpose`是TensorFlow库中用于执行反卷积操作的一个函数，本文将详细介绍其工作...
PyTorch 中的转置卷积 ConvTranspose2d
画心
10-26 4901
现有的关于转置卷积的介绍大多流于表面，并未详细的说明这一操作内部具体的操作流程。由于转置卷积的设计主要是为了对标标准卷积，所以其实现流程与标准卷积基本相反，所以内部的操作逻辑并不直观。其按照卷积的相反逻辑的参数设置方式，这种反逻辑的形式使得我们很难直接从参数的角度去理解。and thepaper.这里面涉及到了多个参数，包括这样的一看就可以理解对的参数，也有一些实际情况和我们想的并不一致的参数。
反卷积（转置卷积）总结
hxshine的博客
05-11 2万+
1 反卷积就是卷积，只是中间padding了下，然后再做卷积。 这里有个动态图，transposed就是代表反卷积（转置卷积） https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic 算法实现上也是先padding然后卷积 2 数学形式 卷积可以转化为一副图像与一个矩阵C的乘积。 反卷积（转置卷积）只是正向时左乘C^T，而反向时左乘(C^T)^T。 h
卷积神经网络--图像卷积与反卷积（后卷积，转置卷积）
无崖子的博客
05-19 4906
1.前言 传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。 对于1维的卷积，公式（离散）与计算过程（连续）如下，要记住的是其中一个函数（原函数或者卷积函数）在卷积前要翻转180度 图一 对于离散卷积，f的大小是n1，g的大小是n2，卷积后的大小是n1+n2-1 2.图像卷积 图二 同样地，卷积的时候需要对卷积核进行180的.
轻松理解转置卷积(transposed convolution)或反卷积(deconvolution)
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lanadeus
09-09 5万+
原文地址:Up-sampling with Transposed Convolution 本文暂时没有插入图像,以后修订 在CNN中,转置卷积是一种上采样(up-sampling)的方法.如果你对转置卷积感到困惑,那么就来读读这篇文章吧. 本文的notebook代码在Github. 上采样的需要 在我们使用神经网络的过程中,我们经常需要上采样(up-sampling)来提高低...
Swin-Transformer
qq_41917697的博客
02-16 6843
Swin-Transformer前言网络结构细节1.Patch Merging2.Windows Multi-head Self-Attention（W-MSA）3.Shifted Windows Multi-Head Self-Attention（SW-MSA）4.Relative Position Bias消融实验SOTA结果 前言 《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》 论文地址：https:/
简单理解CNNs的结构，转置卷积 ，附上tensorflow实现
NockinOnHeavensDoor的博客
06-05 1168
Written by title date zhengchu1994 《A guide to convolution arithmetic for deep learning》 2018-05-26 15:46:30 仿射变换(affine transformations) 定义：即向量乘上矩阵产生的输出加上bias之后投进激活函数。 缺...
轻量级网络之Xception
qq_41917697的博客
05-10 2057
轻量化网络之Xception
目标检测IoU GIoU DIoU CIoU EIoU Loss
qq_41917697的博客
04-01 1343
IoU GIoU DIoU CIoU LossIoU LossGIoU LossDIoU LossCIoU Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss
深度学习 | 反卷积/转置卷积 的理解 transposed conv/deconv
IMAGES CAN TALKS
03-06 4万+
搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后，不写下来怕又忘记，根据参考资料，加上我自己的理解，记录在这篇博客里。 先来规范表达 为了方便理解，本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积，卷积输入和核形状都为正方形，x和y轴方向的padding相同，stride也相同。 记号：  i,o,k,p,s i,o,k,p,s\ i,o,k,p,s 分别表示：卷积/反卷积的...
转置卷积和反卷积
最新发布
04-29
这暗示转置卷积可能更多是指技术实现中的转置操作，而反卷积可能是一个更广泛的概念，但有时候被混用。 我需要明确区分这两个术语。根据我的知识，转置卷积在数学上是通过对卷积核进行转置并使用步长来扩大输入尺寸...
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