# 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
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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卷积层由一组可学习的滤波器（也称为卷积核或过滤器）组成的层，用于提取输入数据的特征import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d,ReLU
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard impo
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2024-10-12 08:32:42
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卷积层由一组可学习的滤波器（也称为卷积核或过滤器）组成的层，用于提取输入数据的特征import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d,ReLU
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard impo
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2024-10-12 08:31:19
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pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下：class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True)
class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kern
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2023-11-26 15:29:51
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由于我们不能将大量数据一次性放入网络中进行训练，所以需要分批进行数据读取。这一过程涉及到如何从数据集中读取数据的问题，pytorch提供了Sampler基类【1】与多个子类实现不同方式的数据采样。子类包含：Sequential Sampler（顺序采样）Random Sampler（随机采样）Subset Random Sampler（子集随机采样）Weighted Random Sampler（
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2023-09-01 21:46:24
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# PyTorch中的上采样：如何将图像放大两倍
在现代计算机视觉任务中，图像大小的调整是一个常见的需求。而PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了强大的工具来处理各种图像操作。本文将介绍如何使用PyTorch对图像进行两倍上采样，并通过代码示例进行阐述。
## 什么是上采样？
上采样是一种图像处理技术，用于增加图像的分辨率。常用的方法包括最近邻插值、双线性插值等。上采样的目的通常是
原创
2024-08-17 05:07:20
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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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# 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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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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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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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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# Python图像两倍下采样
## 简介
图像处理是计算机视觉中的重要任务之一，而下采样是图像处理中常用的技术之一。下采样是指减小图像的分辨率，通常用于缩小图像的大小和减少计算量。本文将介绍Python中如何实现图像的两倍下采样，并提供相应的代码示例。
## 什么是两倍下采样
两倍下采样是指将图像的高度和宽度都缩小一半。例如，对于一个分辨率为640x480的图像，经过两倍下采样后，图像的
原创
2023-08-13 08:21:16
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文章目录1. 理论介绍1.1. 深度卷积神经网络（AlexNet）1.1.1. 概述1.1.2. 模型设计1.2. 使用块的网络（VGG）1.3. 网络中的网络（NiN）1.4. 含并行连结的网络（GoogLeNet）1.5. 批量规范化1.6. 残差网络（ResNet）1.7. 稠密连接网络（DenseNet）2. 实例解析2.1. 实例描述2.2. 代码实现2.2.1. 在FashionMN
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2024-10-09 06:54:16
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卷积是一种基本的数学操作，常用于信号处理和图像处理领域。在计算机视觉中，卷积操作是一种重要的技术，用于提取图像的特征并进行图像处理。卷积操作基于一个卷积核（也称为滤波器或权重），它是一个小的矩阵或张量。卷积操作通过将卷积核与输入数据进行点乘，并将结果求和来计算输出数据的每个元素。在二维图像处理中，卷积操作可以理解为在图像上滑动卷积核，并在每个位置上执行一系列乘法和求和操作。卷积核的大小和形状决定了
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2024-09-23 11:51:33
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函数原型resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=‘start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None)比较关键的是rule,closed,label下面会随着两
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2023-07-06 22:10:04
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恢复特征图分辨率的方式对比：反卷积，上池化，上采样文章目录1.（反）卷积-
（反）卷积原理- （反）卷积过程
利用 CNN 做有关图像的任务时，肯定会遇到 需要从低分辨率图像恢复到到高分辨率图像 的问题。解决方法目前无非就是 1）插值，2）反卷积一般 上采样 (upsamping) 就使用了插值法，包括 “最近邻插值”，“双线性插值”，“双三次插值”。这些方向好比时手工的特征工程，网络是不会对此
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2023-08-09 16:48:35
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在阅读YOLO模型和DenseNet网络模型的时候，对“上采样”和“反卷积”的概念不甚理解，查阅了一些资料，整理如下。并附上pytorch实现上采样的源码。在阅读本文前，默认读者已经了解了深度学习中的卷积操作。 声明：本文用到的部分资料来自简书作者@乔大叶_803e和知乎作者@幽并游侠儿_1425 文章目录上采样（Upsample）反卷积（Transposed Convolution）pyt
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2024-04-18 15:39:35
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