1、反卷积（deconvolution）反卷积的用途：实现上采样，近似重构输入图像，卷积层可视化。反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置，在反向传播时左乘，这与卷积操作刚好相反。即卷积层的前向传播过程就是反卷积层的反向传播过程，卷积层的反向传播过程就是反卷积层的前向传播过程。因为卷积层的前向反向计算分别为乘和，而反卷积层的前向
刚刚开始学习图像超分辨率的时候，我找了几篇这方面的论文，其中就有超分的开山之作：刚开始我以为这篇文章通过反卷积来将图像的分辨率调高的，但是阅读了文章后发现我错的离谱。所以我找了一篇关于反卷积的文章来学习。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。 反卷积（转置卷积）通常用在以下几个方面：1.CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间
# Python反卷积padding详解
在深度学习中，卷积和反卷积是常用的操作之一，而其中的padding参数则是影响输出大小的重要因素之一。在本文中，我们将重点介绍Python中反卷积操作中的padding参数，以及如何通过代码实现。
## 反卷积简介
反卷积是卷积的逆过程，用于将低维特征图升维为高维特征图。在反卷积中，padding参数可以控制边缘的填充方式，从而影响输出大小。padd
Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution Posted on
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
什么是反卷积 我们知道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，而又是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，整个扩大图像尺寸，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） 反卷积是上采样的一种方式，反卷积也叫转置卷积。 图1 反卷积原理图（stride=1）
上图所示的就是一个反卷积的工作过程，与卷积过程的主要区别在
最近在看有关图像分割的论文，遇到 tf.nn.conv2d_transpose 函数，即反卷积，下面我将介绍它的原理。反卷积主要用于增大图像尺寸，是upsampling的一种，而空洞卷积并没有做upsampling，它是为了增大感受野，可以不改变图像的大小。对于反卷积简单理解就是在输入特征矩阵中插入空白点，再进行卷积，这样卷积后输出的特征矩阵就变大了。它的核心是在原来图像上插入空白数据，而空洞卷积
卷积基础已知。 定义 i 输入尺寸 o 输出尺寸 p 填充padding s 步长，这里面似乎应该解释为放大倍数 k 卷积核大小卷积操作尺寸计算公式为 o = (i +2p -k)/s +1 反卷积的计算公式 (1)如果 (i + 2p - k)%s= 0, 则关系为i= s(o-1)-2p+k， (2)如果(i + 2p -k)%s!=0, 则关系为i=s(o-1)-2p+k+ (o+2p-k)
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
卷积神经网络中的填充(padding)和步幅(stride)之前写过一篇blog，描述CNN网络层的输入和输入尺寸的计算关系，但是并没有描述的很全面，这里全面描述了影响输出尺寸的两个超参数padding和stride，查阅了相关资料，编码理解了pytorch中CNN网络的输入输出关系。对于CNN网络，一般来说，假设输入形状是nh×nwn_h\times n_wnh×nw，卷积核窗口形状是kh×kwk_h\times k_wkh×kw，那么输出形状将会是(nh−kh+1)×(nw−kw+1).(
原创
2021-09-13 21:24:48
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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
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2017-03-10 22:28:00
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CNN基础知识——卷积（Convolution）、填充（Padding）、步长(Stride)卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是指至少在网络的一层中使用卷积运算来代替一般的矩阵乘法运算的神经网络，因此命名为卷积神经网络。【卷积（Convolution）】我们以灰度图像为例进行讲解：从一个小小的权重矩阵，也就是卷积核（kernel）开始，让它逐步在二维
原创
2022-11-27 10:14:17
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先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F （相当于卷积核大小，也可看作滤波器大小，卷积也是一种滤波） 步长 S（stride) padding的像素个数 P 于是我们可以得出N = (W − F + 2P )/S+1输出图片大小为 N×N备查假设Ｆ为奇数 N: 核中心的个数（卷积中心位置所在数据点，图片中就相当于像素点） N-1 ： 边的个数，因
原创
2022-02-24 17:53:30
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先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F （相当于卷积核大小，也可看作滤波器大小，卷积也是一种滤波） 步长 S（stride) padding的像素个数 P 于是我们可以得出N = (W − F + 2P )/S+1输出图片大小为 N×N备查假设Ｆ为奇数N: 核中心的个数（卷积中心位置所在数据点，图片中就相当于像素...
原创
2021-07-14 16:23:40
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原文作者：aircraft深度学习教程目录如下，还在继续更新完善中深度学习系列教程目录 一.卷积 在深度学习的过程中，很多神经网络都会用到各种卷积核来进行操作，那么我们就简单讲一下卷积的原理和实现过程。那么卷积在神经网络中的作用是什么呢？一开始的传统神经网络是没有卷积层的，都是隐藏层加生全连接层的结构，这样在中间得到的特征都是线性的，不能提取到一个局部的特征。而卷积神经网
选自Medium作者：Paul-Louis Prove本文对三种不同的卷积进行了介绍，同时讲解了各自的优点，对初学者而言，是理解卷积的一篇好文章。卷积首先，我们需要定义卷积层的几个参数。kernel 为 3、stride 为 1，使用 padding 的 2D 卷积卷积核大小：卷积核决定卷积的视野。2D 卷积的常见卷积核为 3，即 3x3 像素。stride：stride
关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数，首先是determine_padding(filter_shape, output
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2020-04-15 17:10:00
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左边10的部分表示较亮的部分，可以看到将左边图片中间的线-->右边图片扩大加粗了。 区分 两者的变化。 2、padding的意义：（n+2p-(f-1))**2 有步长[(n+2p-f)/s ]+1 第一、防止图片经过多次卷积之后大小变的很小 第二、公平对待图片中所有的信息，不会偏心于中心区域的图片 ...
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2021-10-01 19:49:00
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20210514 KOODLE前言标准条码都是矩形，如果能找到条码的中心位置和任意两条边，就可以将条码的位置区域还原。在日常生活中，大部分场景中条码自然是以正常的状态呈现，然而在一些特殊的场合，例如饮料瓶，一些零食的包装，二维码通常会有一些形变。此外，图像采集的过程中也会有这些情况产生。那么对于一些产生形变的条码，应当是可以通过定位到条码的中心位置将形变的图像矫正。 一、点云算法示例1.1 SP
反卷积是指，通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程。在神经网络中，反卷积过程并不具备学习的能力，仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络，没有学习训练的过程。反卷积有着许多特别的应用，一般可以用于信道均衡、图像恢复、语音识别、地震学、无损探伤等未知输入估计和过程辨识方面的问题。在神经网络的研究中，反卷积更多的是充当可视化的作用，对于一个复杂的深度卷积网络，通过每层若干个卷积核的变换，我们无法
为什么要进行实例分析如何组合卷积层、池化层和全连接层形成一个卷积网络，许多人在一开始接触卷积网络是没有任何头绪。想要找到感觉，应该学习和分析已经设计好的卷积网络。经典的卷积网络有LeNet，AlexNet，VGG。还有ResNet（残差网络），有152层。还有Inception。这些已经设计好的卷积网络会提供你设计卷积网络的技巧和灵感。经典网络LeNetLeNet-5的卷积网络是 输入的图像是3
