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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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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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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作者：论智 近年来，随着一些强大、通用的深度学习框架相继出现，把卷积层添加进深度学习模型也成了可能。这个过程很简单，只需一行代码就能实现。但是，你真的理解“卷积”是什么吗？当初学者第一次接触这个词时，看到堆叠在一起的卷积、核、通道等术语，他们往往会感到困惑。作为一个概念，“卷积”这个词本身就是复杂、多层次的。在这篇文章中，我们将分解卷积操作的机制，逐步将其与标准神经网络联系起来，探索
# 深度学习中的卷积操作：用NumPy实现
卷积是深度学习中一种重要的操作，尤其是在计算机视觉领域。它通过结合滤波器（或称为卷积核）和输入数据来提取特征。本文将介绍卷积的基本原理，并通过NumPy实现一个简单的卷积操作。
## 一、卷积的基本原理
卷积（Convolution）是一个数学操作，它将两个函数输出到一个新的函数上。对于信号处理，卷积可以用来混合两个信号。在深度学习中，我们通常处理
原创
2024-10-20 07:46:55
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深度学习笔记（46） 深度卷积网络学习1. 学习内容2. 第一层3. 第二层4. 第三层5. 第四层6. 第五层 1. 学习内容深度卷积网络到底在学什么？来看一个例子，假如训练了一个卷积神经网络，是一个Alexnet，轻量级网络 希望将看到不同层之间隐藏单元的计算结果 可以这样做，从第一层的隐藏单元开始，假设遍历了训练集 然后找到那些 使得单元激活最大化的一些图片或者图片块 换句话说，将训练集经
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2024-10-25 13:02:04
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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
【代码】四、卷积、转置卷积（上卷积）大小计算公式。
原创
2022-12-04 01:10:18
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到目前为止，我们所见到的卷积神经网络层，通常会减少下采样输入图像的空间维度（高和宽）。如果输入和输出图像的空间维度相同，在以像素级分类的语义分割中将会很方便。 例如，输出像素所处的通道维可以保有输入像素在同一位置上的分类结果。为了实现这一点，尤其是在空间维度被卷积神经网络层缩小后，我们可以使用另一种类型的卷积神经网络层，它可以增加上采样中间层特征图的空间维度。 本节将介绍 转置卷积（transpo
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2023-09-28 19:39:04
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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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目录三个经典网络残差网络1x1卷积google inception网络迁移学习数据增强如何使用开源代码一、三个经典网络LeNet[LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition]这篇文章较早，比如现在常用max，而当时用avg，当时也没有softmaxAlexNet[Krizhevsky et
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2024-09-14 13:14:25
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【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技 ...
matlab 怎么表示一个矩阵的转置？最难受的日子早已经过去了因为了解过去所以才想好好爱自己matlab中，矩阵A的转置表示成 A'【附注】matlab中常用的矩阵运算，矩阵加、减(＋,－)运算。 内容拓展： 一、矩阵的其它运算 (1)inv — 矩阵分享逆； (2)det — 行列式的值； (3)eig — 矩阵的特征值； (4)diag — 对角矩阵； (5) ’ — 矩阵转置； (6)老师其
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2024-05-23 14:21:26
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理解转置卷积 下面的图片都是抄的，侵删 普通的卷积网络层通常会减少下采样输入图像的空间维度（高和宽）。而在空间维度被卷积神经网络层缩小后，我们可以使用另一种类型的卷积神经网络层，它可以增加上采样中间层特征图的空间维度。转置卷积就是这样的一种用于逆转下采样导致的空间尺寸减小的卷积网络层。普通的卷积不会 ...
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2021-10-18 23:03:00
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在学习对抗神经网络Gan的时候出现里这个概念，在网上找里一些博客，理解了一下这个概念。
卷积：
就是这个图啦，其中蓝色部分是输入的feature map，然后有3*3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动，可以看到周围还加里一圈padding，用更标准化的参数方式来
原创
2022-04-19 10:03:02
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在CNN中,转置卷积是一种上采样(up-sampling)的常见方法.如果你不清楚转置卷积是怎么操作的,那么就来读读这篇文章吧. 上采样的需要 在我们使用神经网络的过程中,我们经常需要上采样(up-sam
原创
2022-05-28 00:00:42
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转置矩阵理解1、卷积2、转置卷积3、转置卷积计算整除情况不整除Pytorch实验 参考资料： 转置卷积（transposed convolution）是一种上采样的方法。对于语义分割等问题，需要输入与输出保持相同的大小，因此需要在提取特征减小特征图大小后通过上采样的方法还原成输入的大小。在计算机视觉当中，图像的上采样有许多方法：最近邻插值、双线性插值等。但是这些方法都是人为提前设计好了的固定模
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2024-09-18 12:00:46
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池化：池化的意义在于特征降维,池化技术大大降低了对于计算资源的损耗,除此以外还有降低模型过拟合的优点在卷积神经网络中，池化操作主要有两种。其中一个是，最大池化（MaxPooling）；另外一个是平均池化（MeanPooling）。如图2-4所示，池化过程是将输入图像平均划分成若干个矩形区域，最大的池化则是将池化区域的像素点取最大值，这种方式得到的特征图对纹理特征信息更加敏感；平均池化则是对池化区域
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2024-05-14 20:00:45
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excel函数公式大全之利用ROUND函数FLOOR函数实现特定条件的舍入，excel函数与公式在工作中使用非常的频繁，会不会使用公式直接决定了我们的工作效率，今天我们来学习一下提高我们工作效率的函数ROUND函数FLOOR函数，利用ROUND函数FLOOR函数实现特定条件特定数值的舍入。 在我们的认识中，对于数值的舍入我们一直停留在四舍五入，小于五的舍去大于五的进一。那我们能不能实现
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2023-12-24 21:36:30
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