反卷积(Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution)

最新推荐文章于 2025-10-03 11:05:59 发布
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#深度学习 #反卷积

本文提供了优快云博客的一个示例链接，展示了如何分享技术文章并进行交流。
反卷积通俗详细解析与nn.ConvTranspose2d重要参数解释
iioSnail的博客
07-06 1万+
反卷积的作用 卷积中padding的几个概念 No Padding Half(Same) Padding Full Padding 反卷积 反卷积中的Padding参数 反卷积的stride参数 反卷积总结 参考资料
转置卷积 transposed convolution
Life1213的博客
07-26 3366
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。
反卷积理解和推导
qq_54867493的博客
12-26 4885
反卷积理解和推导
反卷积算法总结.doc
03-11
总结反卷积算法的一些方法、文献资料、最新研究情况及动态，以及深度学习在其中的应用等相关资料总结。 通过该文献，你可以快速了解反卷积的过去、现在、和未来，并为你提供了相关资源下载网址和链接等，包括国际最新的研究成果
反卷积详解
最新发布
Z131514的博客
10-03 906
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
deconvolution 和Transposed convolution
weixin_42152656的博客
04-19 855
用转置卷积进行上采样 当我们用神经网络生成图片的时候，经常需要将一些低分辨率的图片转换为高分辨率的图片，以恢复其大小 对于这种上采样（up-sampling）操作，目前的一些插值方法有： 最近邻插值(Nearest neighbor interpolation) 双线性插值(Bi-Linear interpolation) 双立方插值(Bi-Cubic interpolation)...
反卷积/转置卷积：Transposed convolution介绍
Airs-Gao的博客
12-07 697
反卷积/转置卷积：Transposed convolution介绍1. 上采样（UpSampling）2. 正向卷积的实现过程3. 用矩阵乘法描述卷积4. 反卷积4.1 反卷积操作4.2 反卷积输入输出尺寸关系 Transposed convolution称为转置卷积，也被称作: "分数步长卷积(Fractionally-strided convolution)“和"反卷积(Deconvolution)”. 1. 上采样（UpSampling） 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
卷积(Convolution)，反卷积(Transposed Convolution)，上采样(UpSample, Interpolation)
Leon_winter的博客
09-21 1816
文章目录卷积(Convolution)反卷积(Transponsed Convolution)上采样(UpSample, Interpolation) 卷积(Convolution)    反卷积(Transponsed Convolution)    上采样(UpSample, Interpolation)   上采样(UpSample)操作其实是一个很大的范畴，反卷积也可以属于上采样操作，但这...
【霹雳吧啦】手把手带你入门语义分割2：转置卷积 Transposed Convolution 的相关概念、运算步骤、常见参数与探究实例
作者正在煮茶中...
12-06 1460
这篇文章是作者根据 B 站 霹雳吧啦Wz 的《深度学习：语义分割篇章》所作的第二篇学习笔记，主要介绍了转置卷积的相关概念、运算步骤和常见参数等，并在此基础上讲解了探究性实例，从而更好地演示转置卷积的运算步骤及其上采样的作用。作者小白，请多包涵！
理解deconvolution（反卷积、转置卷积）概念原理和计算公式、up-sampling（上采样）的几种方式、dilated convolution（空洞卷积）的原理理解和公式计算
jsk_learner的博客
10-18 2万+
deconvolutiondeconv（反卷积、转置卷积） 起初是看FCN图像分割论文的时候，看到论文中用到deconvolution和up-sampling，不是特别理解up-samping和deconv之间的关系，也不知道deconv是以一种怎么样计算过程完成的。所以就去搜了相关资料，同时了解了空洞卷积-dilated conv的原理，在此博客记录一下。 deconv（反卷积、转置卷积） ...
反卷积算法比较: 性能和效率的分析
AI天才研究院
12-30 1058
1.背景介绍 随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络(CNN)已经成为图像处理和计算机视觉领域的主流技术。卷积神经网络的核心在于卷积层，它可以有效地学习图像的空域特征。然而，随着网络层数的增加，卷积神经网络的参数量也随之增加，这导致了计算量的增加和训练时间的延长。因此，反卷积算法的研究成为了一项重要的任务。 在本文中，我们将对比几种常见的反卷积算法，分析它们的性能和效率。我们将从以下几个方面...
深入理解反卷积
loveliuzz的博客
11-14 5934
参考链接：https://www.zhihu.com/question/48279880/answer/525347615 参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/itleaks/article/details/80336825 什么是反卷积？ 上采样(Upsample) 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，...
机器学习19:反卷积算法
weixin_39504171的博客
01-08 4878
机器学习19:反卷积算法（转载和整理） 在整理全卷积网络的过程中，被反卷积的概念困扰很久，于是将反卷积算法单独整理为一篇博客，本文主要转载和整理自知乎问题如何通俗易懂地解释反卷积？中的高票答案。 1.反卷积概述： 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，从而导致有些情况例如在...
Depthwise卷积与Pointwise卷积
热门推荐
干巴他爹的小本本
08-12 13万+
Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积，合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception)，该结构和常规卷积操作类似，可用来提取特征，但相比于常规卷积操作，其参数量和运算成本较低。所以在一些轻量级网络中会碰到这种结构如MobileNet。 常规卷积操作 对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为...
反卷积结构及原理
一点码客
08-16 2万+
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...
反卷积
JIN JI 2013.12.24
06-09 2244
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
转置卷积（Transposed Convolution）上采样
02-19
转置卷积（也被称为反卷积或分数步长卷积）是一种常用于神经网络中的操作，特别是在生成模型和语义分割任务中。其主要目的是增加特征图的空间维度，即执行上采样。 在传统卷积过程中，输入被滤波器扫描并压缩成更小...
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