论文源址：https://arxiv.org/abs/1705.06820tensorflow(github): https://github.com/HongyangGao/PixelDCN基于PixelDCL分割实验：https://github.com/fourmi1995/IronsegExperiment-PixelDCL摘要 反卷积被
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
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2024-01-10 20:09:35
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深度学习中的反卷积（Deconvolution）是一种重要的操作，经常用于图像生成、语义分割等任务。反卷积的目标是将降维后的小特征图“还原”回原图的尺寸，生成更高分辨率的图像。接下来，让我们一起探讨一下如何解决“深度学习反卷积”相关的问题，并通过具体的步骤和实践案例来加深理解。
### 背景定位
在很多视觉任务中，尤其是图像生成和重建等领域，反卷积层在网络的架构中起到了至关重要的作用。不恰当的
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
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2024-01-28 01:51:07
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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
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2023-12-18 17:42:25
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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
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2024-01-08 15:56:02
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反卷积是一种计算密集型图像处理技术，通过该技术，可以提高显微图像的对比度和清晰度。物镜数值孔径受限的情况下，这项技术主要是依靠一系列去模糊处理技术来提高图像的质量。基本上所有通过数码荧光显微镜拍摄的图像都可以反卷积处理。还有一些新的技术将反卷积应用在透射光图像中。在所有反卷积技术的研究应用中，3D成像是最常用到反卷积处理的。图1标注了反卷积处理中需要用到的光学元件。样品是一个理想的细胞，由普通光学
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2024-01-12 14:45:09
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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
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2023-12-19 15:00:53
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是蛮多的，之前总结过一次，在这里搬运一下，DOTA：大道至简：算法工程师
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2023-01-08 01:12:23
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目录电脑屏幕？实现思路1、通过windows脚本，一定时间间隔进行屏幕抓拍2、脚本通过powershell语言实现3、powershell为windows系统自带语言，可以无缝嵌入运行4、所有抓拍的屏幕照片，按照时间排序，可以实现比较完整的用户操作。
原创
2022-01-15 17:25:16
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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
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2024-01-02 08:59:31
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# 机器学习的反卷积：概述与代码示例
反卷积（Deconvolution）是一个重要的概念，尤其在图像处理和机器学习中。它通常用于增强图像、生成新图像或者在神经网络中实现上采样。在这篇文章中，我们将探讨反卷积的基本概念，并提供一些代码示例，帮助你更好地理解这一过程。
## 1. 什么是反卷积？
在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作用于特征提取，而反卷积则用于恢复图像的空间维度。例如，图像经过
原创
2024-10-17 11:14:39
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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
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2024-09-13 15:26:04
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# 深度学习中的卷积
## 引言
在深度学习的领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是用于图像识别和处理的主要工具之一。卷积操作使得神经网络能够从输入数据中提取有效的特征，从而在多种复杂任务中表现出色。本文将对此进行详细阐述，并提供相应的代码示例，甚至带有旅行图的可视化，使您更好地理解卷积操作。
## 1. 卷积的基本概念
卷积是一种数
作者丨DOTA、永无止境、冯迁编辑丨极市平台导读 Deep learning在训练的时候往往有很多trick，不可否认这些trick也是DL成功的关键因素之一，所谓“the devil is in the details”。除了batch大小的改变以及初始化等trick，还有哪些提升performance的利器？问答来源：https://www.zhihu.com/question
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2022-10-12 22:55:57
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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
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2024-04-12 19:34:25
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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：
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2023-10-05 16:09:20
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进一步预训练 (Post-trainin...
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2023-07-30 22:57:18
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深度卷积网络 涉及问题：1.每个图如何卷积：1）一个图如何变成几个？2）卷积核如何选择？2.节点之间如何连接？3.S2-C3如何进行分配？4.16-120全连接如何连接？5.最后output输出什么形式？①各个层解释： 我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个Feat
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2024-02-28 14:33:00
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# 项目方案：如何查看深度学习模型中卷积层的数量
## 概述
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的模型结构，其中卷积层是构成CNN的重要组成部分。了解模型中卷积层的数量对于调试和优化模型至关重要。本项目方案将介绍如何通过代码查看深度学习模型中卷积层的数量。
## 步骤
1. 加载深度学习模型
2. 查看模型的结构
3. 统计卷积层的数量
### 加载深度学习模型
首先，我们需要加
原创
2024-05-11 06:50:30
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