深度学习中的卷积与反卷积

最新推荐文章于 2025-04-02 19:47:39 发布
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分类专栏： 图像处理 文章标签： 卷积 反卷积
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深度学习：反卷积（Stried convolution）
南淮北安的博客
10-30 4663
文章目录一、什么是反卷积？二、反卷积与上采样的关系？三、反卷积的工作过程四、反卷积的输入输出尺寸关系五、反卷积在 FCN 中的应用 一、什么是反卷积？ 反卷积：反卷积也被称为转置卷积，反卷积其实就是卷积的逆过程。 大家可能对于反卷积的认识有一个误区，以为通过反卷积就可以获取到经过卷积之前的图片，实际上通过反卷积操作并不能还原出卷积之前的图片，只能还原出卷积之前图片的尺寸。 二、反卷积与上采样的关系...
【神经网络与深度学习】卷积与反卷积
ZhangPY的专栏
12-13 2230
1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程，定义输入矩阵为 I（4×4），卷积核为 K（3×3），输出矩阵为 O（2×2）： 卷积的过程为：Conv(I,W)=O反卷积的过称为：Deconv(W,O)=I（需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding） 2. 步长与重叠 卷积核移动的步长（stride）小于卷积核的边长（一般为正方行）时，变会出现卷积核与原始输入
关于反卷积（转置卷积）小记
最新发布
qq_45670407的博客
04-02 987
什么是反卷积，反卷积的目的是什么，在计算机视觉中的反卷积
深度学习之卷积和反卷积
qq_36401512的博客
12-19 1121
ps 零零总总接触深度学习有1年了，虽然时间是一段一段的。现在再拾起来做一个新的项目，有些东西又要重新理解，感觉麻烦。现在就再次学习时候有些困惑的地方捋一遍。 1.卷积 说到卷积，我现在还有印象的是大学里《信号与系统》和《数字信号处理》两书中的离散信号的卷积。简单来你说就是一个信号固定，一个信号来移位相乘，其中还要区分周期信号和非周期信号（具体有点忘了）。现在要理解图像卷积先理解一维卷积。先上...
深度学习基础--卷积--反卷积(deconvolution)
wydbyxr的博客
11-15 4203
反卷积(deconvolution)   这个概念很混乱，没有统一的定义，在不同的地方出现，意义却不一样。   上采样的卷积层有很多名字： 全卷积（full convolution）， 网络内上采样（ in-network upsampling）， 微步幅卷积（fractionally-strided convolution）， 反向卷积（backwards convolution）， 去卷积（...
【深度学习】如何理解反卷积
qq_36302589的博客
01-03 531
一句话解释：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。 逆卷积(Deconvolution)比较容易引起误会，转置卷积(Transposed Convolution)是一个更为合适的叫法. 举个栗子： 4x4的输入，卷积Kernel为3x3, 没有Padding / Stride, 则输出为2x2。   不难想象其实就是如下的稀疏阵: 平时神经网络中的正向传...
深度学习网络画图卷积反卷积
03-06
反卷积在网络架构中起到“解码”作用，与编码阶段的卷积层相对应。 本教程包含的`readme.md`和`readme_qhy.md`文件，很可能是详细解释和步骤指导，包括网络结构的可视化。可视化网络可以帮助我们直观地理解每一层的...
cifar多通道卷积_dayjmb_深度学习_核卷积_反卷积_卷积神经网络_
10-01
总结起来，这些Python文件涵盖了深度学习中处理CIFAR数据集的关键技术，包括反卷积、卷积核优化和多通道卷积的运用，以及编写清晰高效的代码。这些知识对于任何想要在图像识别和分类任务中使用CNN的人来说都是宝贵的...
深度学习中的卷积与反卷积操作
weixin_43975801的博客
02-29 1347
一、卷积 符号规定： 为描述方便，各维度的参数均设为一致，用一致的字母表示： i 输入图像尺寸 k 卷积核尺寸 s 卷积步长 p 单侧0填充数量 （在s>1时，两侧填充数可相差1，） half (same) padding full padding 无法整除s的时候 二、反卷积 逆过程解释 符号规定： stride=1，填充的改变，为什么这么填充，为保证各个点的连接关系 stride>...
JavaScript中的深度学习：卷积与反卷积网络
标题“DeepJS:JS中的深度，卷积和反卷积网络”及描述“深度JS JS中的深度，卷积和反卷积网络”共同指向了在JavaScript环境内实现深度学习中的卷积神经网络（CNN）和反卷积神经网络（亦称为转置卷积网络）的概念和...
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。
深度学习各种卷积详解
02-01
详细讲解了深度卷积神经网络中各类卷积的实现方法，有计算公式，有示意图
【深度学习 | CNN】“深入解析卷积神经网络与反卷积：从生活案例到原理的全面指南” （从一维、二维、三维讲解）
计算机魔术师的blog
06-27 2530
《深入解析卷积神经网络：从原理到应用的全面指南》。在这篇指南中，我们将深入探讨卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的原理和应用，为您提供全面的解析和指导。 随着人工智能和机器学习技术的快速发展，卷积神经网络已经成为图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域的核心技术。无论您是一位学术研究人员，还是一位工程师或开发人员，这份全面指南都将为您提供宝贵的知识和见解。
深度学习——反卷积
weiwei935707936的博客
07-27 467
一.上采样（Upsample） 作用：小分辨率恢复到大分辨率 方法：双线性插值（bilinear）,反卷积（transposed convolution）,反池化（Unpooling） 二.反卷积 易错辨析：反卷积不是卷积的反过成。它只恢复了大小，并未恢复内容。 (一)从数学的层面理解卷积和反卷积 反卷积：(即输出乘以C的转置) （二）从常规CNN理解的角度理解...
【深度学习】反卷积操作（Deconvolution）
Zhang_Chen_的博客
09-20 6928
1.反卷积操作的原理；2.PyTorch中的反卷积操作
深度学习中的反向卷积
小白学视觉
05-02 753
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 本文转自：opencv学堂图像卷积最常见的一个功能就是输出模糊(smooth)图像，通过卷积实现了像...
推荐 | 深度学习反卷积最易懂理解
小白学视觉
05-31 828
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转载自：OpenCV学堂引言 ·普通图像反卷积，跟深度学习中的反卷积是一回事吗？别傻傻分不清！其实它们根本不是一个概念图像反卷积最早支持反卷积是因为图像去噪跟去模糊，知道图像去模糊时候会使用反卷积技术，那个是真正的反卷积计算，会估算核，会有很复杂的数学推导，主要用在图像的预处理与数字信号处理中。本...
深度学习：大白话一口气解释卷积运算，反卷积，分层卷积
m0_73426548的博客
03-03 1942
假如上图是一张像素3*4的图片，那么卷积核就是图片旁边的Kernel 2*2的矩阵，滑动窗口就是图片中标黑的2*2的方框，用滑动窗户框住的矩阵和卷积核进行点乘求和（不是矩阵相乘），滑动窗口按照自己定义的步长Stride每移动一次计算一次，直到滑动完整个图片，卷积结束。和上面的卷积运算不一样的是这里新加了一个维度（通道数），那么我们给卷积核也加上整个维度就可以了，每个维度的图片像素数据和卷积核分别像上面的卷积运算一样运算后，在将每个维度卷积后的数值加起来就是上图那样啦！个通道，1×1卷积核可以生成。
深度学习中的卷积运算指南
反卷积（也称为转置卷积）通常用于深度学习模型中的上采样，如在生成对抗网络（GAN）或编码器-解码器架构中。尽管名称上带有“反”字，但反卷积运算并不是卷积运算的逆过程。它通过将输入数据与一个可学习的滤波器...
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