反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling) +++ 深度特征参数可视化

最新推荐文章于 2022-05-26 16:59:26 发布
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博客推荐了两篇关于反卷积的文章，涉及反卷积、上采样与上池化，以及深度特征参数可视化等内容，为了解反卷积原理提供了参考资源。
基于反卷积的特征图的可视化
like_study_cat的博客
05-13 4984
使用反卷积（Deconvnet）可视化ＣＮＮ卷积层，查看各层学到的内容 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_conv。 一、相关理论 本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献：《Visualizing and Understanding Convolutio
caffe图像可视化（二）——反卷积可视化
wang2008start的专栏
09-22 2172
caffe在进行图像训练时，对特征或中间结果进行可视化，可以帮助更好的对训练过程和图像的理解。 caffe中的可视化，另一种是把网络中间的某层，做卷积的相反动作，用于把某层还原成原来的图像。卷积和反卷积时，使用的参数是共享的，都是卷积时学习到的参数。如下：#加载网络和逆向网络 net = caffe.Net('deploy.prototxt', 'model.caf
基于反卷积的卷积神经网络特征可视化.zip
05-27
基于反卷积实习卷积神经网络的特征可视化，可视化的网络模型为VGG-19，将每一卷积层的特征图可视化，数量可以自己设置。
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(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)【转】
ifruoxi的博客
03-13 924
原文：https://blog.youkuaiyun.com/a_a_ron/article/details/79181108 反卷积 对于每个层基本上有以下四个操作组成， Conv ReLU MaxPooling [optionally] Norm [optionally] 对应的反向操作为， unpool rectify（ReLU） filter（Deconv） 反卷积实现：https://gith...
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 5755
下采样、转置卷积、反卷积、下池化，傻傻分不清
卷积、池化、上采样、融合、反卷积、转置卷积、图层大小与参数的计算
qq_41815009的博客
09-03 1385
卷积、池化、上采样、融合、反卷积、转置卷积、图层大小与参数的计算。 1、如下代码，包含卷积、池化、上采样、融合、反卷积、转置卷积。 import keras import numpy as np from keras.layers import Conv2D,Dense,Flatten,BatchNormalization,Activation,Input,UpSampling2D from ke...
卷积特征可视化
05-19
4. **特征图的可视化**：有多种方法可以可视化特征图，包括平均池化、最大池化以及使用反卷积（Deconvolution）或指导滤波（Guided Backpropagation）。这些方法可以将高维特征图转换为二维图像，使其易于理解。 5....
精选资源
采用FIR最小二乘逆滤波器来实现反卷积 deconvolution
04-19
采用FIR最小二乘逆滤波器来实现反卷积 1.通过输入信号xn与传递函数gn求输出yn 2.通过使平方误差达到最小求出最佳延迟 3通过最佳延迟求得逆滤波器传递函数hn 4通过hn与yn进行卷积运算得到还原的输入信号xn1，进行对比...
上采样和反卷积 Up-sampling and Transposed Convolution (Deconvolution)
qq_41340996的博客
05-26 995
文章目录 1. 卷积操作2. 卷积矩阵3. 反卷积4. 反卷积矩阵5. 使用卷积计算反卷积6. 总结参考文献 使用反卷积（Transposed Convolution）来进行上采样操作，不需要借助插值方法，并且可以提供能够学习的参数。 反卷积在DCGAN和图像的语义分割网络中，有很重要的应用。 1. 卷积操作 我们用一个简单的例子来介绍卷积的计算过程。如下图所示，用一个3x3的卷积核对一个4x4的矩阵进行卷积操作，步长为1，不施加padding，则可以得到一个2x2的结果矩阵。 计算输入.
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。
matlab代码左移-sublime-selections:SublimeText插件3.向左和向右扩展所选区域，直到找到给定的字符串
05-24
matlab代码左移在Sublime Text中扩展选择 这是两个命令，可帮助您使用Sublime Text。 第一个命令是select_left ，第二个命令是select_right 。 在Sublime Text中，有视图，窗口，光标和选定区域。 每个窗口都有许多视图。 在一个视图中，可能有多个光标。 每个光标都有一个选定的区域。 现在，我们要扩展每个选定的区域，直到视图中该区域之前或之后的一些文本。 当您运行两个命令之一时，它要求输入一个字符串。 然后，当前视图中的每个选定区域将分别向左或向右展开，直到指定的字符串为止。 现在，您选择的区域更大！ 将自定义命令添加到命令选项板 在以下位置创建文件 ~ /.config/sublime-text-3/Packages/User/Default.sublime-commands 与内容 [ { " caption " : " Move selectors to the left " , " command " : " select_left " }, { " caption " : " Move selectors to the r
上采样（upsample）和 反卷积（deconvolution）
学渣的博客
12-15 3万+
目录1 卷积2 上采样3 反卷积3.1 反卷积的数学推导正向卷积的实现过程用矩阵乘法描述卷积反卷积的输入输出尺寸关系**Relationship 1：**3.3 反卷积的应用3.4 利用pytorch验证反卷积的计算参考 1 卷积 可以看一下这篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42468475/article/details/108628474 2 上采样 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，得到的特征图（Feature ma
图像上采样和反卷积
jwy2014的专栏
12-27 675
上采样是指将图像上采样到更高分辨率的任何技术。最简单的方法是使用重新采样和插值。即取原始图像输入，将其重新缩放到所需的大小，然后使用插值方法（如双线性插值）计算每个点处的像素值。在CNN上下文中，上池化通常指代最大池化的逆过程。在CNN中，最大池化操作是不可逆的，但是我们可以通过使用一组转换变量记录每个池化区域内最大值的位置来获得一个近似的逆操作结果。在反卷积（网络）中，上池化操作使用这些转换变量...
反卷积Deconvolution
abc1676167的专栏
03-09 223
反卷积（转置卷积、空洞卷积（微步卷积））近几年用得较多，本篇博客主要是介绍一下反卷积，尤其是怎么计算反卷积（选择反卷积的相关参数） 图1 空洞卷积（微步卷积）的例子，其中下面的图是输入，上面的图是输出，显然这是一个upsampling的过程，我们也称为反卷积。 首先，既然本文题名为反卷积（Deconvolution），当然就是要介绍各种反卷积，不得不说的是随着近几年人工智能如火...
无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同
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qq_42575499的博客
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无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同问题的解决 报错信息 无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同 分析 出现这个报错说明矩阵左右两边元素一定存在不相等的情况，下面开始一步步查找问题 定位到报错行 查看一下等号左右两边元素个数，这里可能通过直观的观察看不出问题，可以用size函数分别查看两边元素的个数 有时候等号左边的变量是矩阵的一个元素，而右边的变量是一个矩阵，这种情况会报错而且容易被忽视，比如 A = char(ones(1,10)); A(1) = '123' 这段代码最容易让人混淆，左
VGG-19深度学习网络特征的可视化探索
标题中提到的“基于反卷积的卷积神经网络特征可视化.zip”指向一个涉及深度学习技术的文件压缩包。这个标题可以拆分为几个关键点来深入理解：反卷积、卷积神经网络（CNN）、特征可视化以及VGG-19模型。 首先，反...
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