卷积核翻转方法：为什么卷积核要翻转180°1.围绕卷积核中心旋转180度 方法：把卷积核写在一张纸上，用笔尖固定住中心元素，旋转180度后就是翻转后的卷积核。2.沿着两条对角线翻转两次 方法：设原始卷积核为：1 2 3
4 5 6
7 8 9第一次沿着左下角到右上角翻转，也就是3,5,7不变，2和4 交换。6和8交换，1和9交换9 6 3
8 5 2
7 4 1第二次沿着左
又是在地铁上，人到中年很无奈，每天貌似只有在地铁上的时间是属于我的…,有没有同道中人…今天简单聊聊空洞卷积和转置卷积的区别：空洞卷积，也有人译作扩张卷积，其实是一样的。与普通的卷积相比，增加了一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示扩张的大小。 扩张卷积与普通卷积的相同点在于，卷积核的大小是一样的，在神经网络中参数数量不变，区别在于扩张卷积具有更大的感受野。什么是感受野？其实本质
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2024-10-17 18:41:25
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笔者最近在研究 pytorch 代码的一些细节实现，在看到 转置卷积 这一概念的实现时，花了很长时间才搞懂。原因有两个：1.网上很多资料都是讲解 转置卷积 这一数学运算的，但是基本没有详细讲 pytorch 转置卷积函数的传入参数是怎么得到结果的。2当你尝试去看源码时却发现，python源码只是定义了接口，真正的计
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2023-11-12 09:19:40
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反卷积（deconvolution）不是数字信号处理里面的意义，在深度学习里面应该叫做转置卷积（transposed convolution）又名微步卷积（fractionally strided convolutions），也有叫Backward strided convolution ，upconvoution, upsample convolution。主要从以下几个方面理解： 从概念上理解
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2024-05-31 10:20:37
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前言转置卷积，学名transpose convolution，在tf和torch里都叫这个。 有时在论文里可以看到别人叫它deconvolution（反卷积），但这个名词不合适。 因为转置卷积并非direct convolution的逆运算(reverse)，并不能还原出原张量，所以叫它逆卷积是错的。 只是从形状上看，其结果的形状等同于原张量的形状。写这篇文章是因为网上介绍转置卷积的博客， 都讲不
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2024-04-18 15:39:24
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1. 转置卷积（Transposed Convolution）论文：A guide to convolution arithmetic for deep learning转置卷积（Transposed Convolution）也叫Fractionally-strided Convolution和Deconvolution，但用的最多的是Transposed Convolution。Deconvol
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2024-05-17 09:54:01
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深度学习中对深度的理解还是很值得去思考的，是规模的深度，还是特征的深度？事实上，通过实验可以发现卷积层的参数由卷积核的个数和卷积核的尺寸来控制，这两个参数直接决定整层的参数的个数，如果两个卷积层这两个参数完全相同，那么这两层的总参数量也完全相同。我们在设计神经网络的时候，卷积核一般是逐层增加的，卷积核的尺寸控制在3*3或者5*5这样的小尺寸是比较好的，小卷积核尺寸已经有很多网络结构说明在图像识别上
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2024-01-12 15:27:45
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文章目录1、提出背景及其应用2、反卷积过程图解3、反卷积数学推导4、输出特征图尺寸5、代码实现（Numpy/Pytorch） 1、提出背景及其应用 一般情况下，图像在经过多层的卷积运算后，其输出特征图的尺寸将会减小，图片分辨率降低。而在某些特定的任务中，我们需要将图像恢复或一定程度上增大，以便于后续的使用。这个恢复/增大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率映射的操作，叫做上采样（Upsamp
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2023-12-26 21:00:46
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在深度学习的计算机视觉领域，PyTorch 提供了对卷积及反卷积操作的强大支持。反卷积操作常用于图像上采样，例如，生成对抗网络（GANs）中的生成模块。此外，反卷积可以帮助改善模型在图像细节增强方面的性能。下面将通过各个方面详细记录如何在 PyTorch 中实现反卷积的 n 倍上采样。
### 环境配置
在进行 PyTorch 反卷积上采样之前，首先需要正确配置Python环境。以下是所需的步
目录1. 语言描述2. 代码验证： 1. 语言描述在Pytorch1.13的官方文档中，关于nn.Conv2d中的groups的作用是这么描述的： 简单来说就是将输入和输出的通道（channel）进行分组，每一组单独进行卷积操作，然后再把结果拼接（concat）起来。比如输入大小为，输出大小为，。就是将输入的4个channel分成2个2的channel，输出的8个channel分成2个4的cha
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2023-11-09 16:43:47
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# PyTorch中的反卷积上采样
反卷积（Deconvolution），又称为转置卷积（Transpose Convolution），是一种常用的上采样技术。在图像处理和计算机视觉领域，反卷积可以将小尺寸的特征图转换为更大的特征图。本文将详细介绍如何使用PyTorch进行反卷积上采样，运用代码示例帮助读者加深理解，并通过状态图和流程图展示整个过程。
## 什么是反卷积？
反卷积的核心思想是
# 使用 PyTorch 实现 2 倍上采样的反卷积操作
在计算机视觉和深度学习中，上采样是一项重要操作，常用于将低分辨率图像转换为高分辨率图像。反卷积（Deconvolution）或转置卷积（Transposed Convolution）是实现上采样的一种有效方法。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现反卷积进行 2 倍上采样，并给出相应的代码示例。
## 反卷积的基本概念
反卷积通常用
原创
2024-08-10 04:28:01
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# 深度学习中的上采样
在深度学习中，上采样是一种常用的技术，用于增加图像的分辨率或恢复缺失的信息。在本文中，我们将介绍上采样的概念、常用方法以及如何在代码中实现上采样。
## 1. 上采样的概念
上采样是指将低分辨率的数据转换为高分辨率的数据。在图像处理中，上采样常用于图像超分辨率重建、图像生成等任务中，可以帮助提高图像质量和细节。
常见的上采样方法包括插值法和卷积法。插值法是通过对原始
原创
2023-09-08 06:25:48
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目录说明用矩阵乘法实现卷积第一步第二步第三步第四步转置卷积参数padding参数stride和output_padding（情况一）参数stride和output_padding（情况二）参数dilation卷积+转置卷积做因果网络说明开始接触卷积网络是通过滑窗的方式了解计算过程，所以在接触转置卷积时很蒙圈。实际上抛开滑窗的计算方式，用矩阵乘法实现卷积操作，然后理解转置卷积就极其简单了。并没有查看
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2023-09-06 09:49:40
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文章 pytorch卷积操作官方文档 这里我们用nn.conv2d来讲解卷积操作。什么是卷积？ 就是卷积核在输入图像上移动，然后将卷积核上与输入图像上对应位置上的值相乘求和。Stride=1使用来控制卷积核的移动步长的。卷积操作示例代码：import torch.nn.functional as F
import torch
# 输入图像(5X5)
input = torch.tensor([
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2023-10-09 22:23:36
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一、图像卷积1.互相关操作（卷积运算） 严格意义来说，输入与核的计算叫做互相关，是将滤波器进行镜像翻转再进行计算的。但习惯上称为卷积。 卷积的计算过程是，给定卷积核在输入图片上从左到右从上到下滑动，卷积核框取图片对应大小进行各元素相乘再相加得到输出特征图的一个元素。 输出特征图大小计算公式： outputsize=([(IN_h- K_h+2padding)/step]+1,[(IN_w- K_w
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2024-02-19 11:12:05
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原创
2021-09-07 11:19:08
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转置卷积 Transposed Convolution 也叫Fractionally Strided Convolution或Deconvolution 不要被deconvolution这个单词迷惑，转置卷积也是卷积，是将输出特征恢复卷积前的图像尺寸，但不是恢复原始值 作用：上采样 upsampli ...
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2021-10-23 15:53:00
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转置卷积 转置卷积是在图像分割领域中常用到的一种上采样措施，在U-Net,FCN中都有它的身影，其主要的目的也就是将低分辨率的特征图样上采样到原始图像的分辨率大小，以给出原始图片的分割结果。转置卷积又名反卷积、分数步长卷积，但实际上转置卷积并不是卷积的逆过程，只是输入输出在形状上对应而已，举个例子，步长为2的卷积可以实现将输入特征图样缩小到原大小的1/4，而转置卷积则可以将缩小后的特征图样复原到原
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2024-07-02 10:38:27
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▌引子最近开始拾起来看一些 NLP 相关的东西，特别是深度学习在 NLP 上的应用，发现采样方法在很多模型中应用得很多，因为训练的时候如果预测目标是一个词，直接的 softmax 计算量会根据单词数量的增长而增长。恰好想到最开始深度学习在 DBN 的时候采样也发挥了关键的作用，而自己对采样相关的方法了解不算太多，所以去学习记录一下，经典的统计的方法确实巧妙，看起来非常有收获。本篇文章先主要介绍一下
