反卷积(deconvolution)是指通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程。 基本信息 中文名 反卷积 外文名 deconvolution 广泛应用 信道均衡、图像恢复、语音识别 所属类别 信号处理中一类基本问题 反卷积是信号处理中一类基本问题,广泛应用于信道均衡、图像恢复、语音识别、地震学、无损探伤等领域,也可应用于未知输入估计和...
3、反卷积和卷积的关系反卷积就是特殊的卷积,是使用Full模式的卷积操作,便可以将输入还原,在tensorFlow中,反卷积的操作也是卷积操作。注意:在卷积操作中: c x = y cx=y cx=y 在反卷积操作中: c T y = x c^Ty=x cTy=x,这里并不是严格意义上的等于,而只是维度的相等,因为 c c c和 c T c^T cT...
在卷积神经网络中通过卷积操作可以提取图片中的特征,低层的卷积层可以提取到图片的一些边缘、线条、角等特征,高层的卷积能够从低层的卷积层中学到更复杂的特征,从而实现到图片的分类和识别。 2. 反卷积 反卷积:反卷积也被称为转置卷积,反卷积其实就是卷积的逆过程。大家可能对于反卷积的认识有一个误区,以为通过反...
反卷积(Deconvolution),也称为转置卷积(Transposed Convolution)或分数步长卷积(Fractionally Strided Convolution),是卷积神经网络(CNN)中常用的操作之一。与卷积操作相对应,反卷积用于将低维特征图映射到高维特征图,从而实现特征图的上采样。 在传统的卷积操作中,通过滑动窗口的方式进行特征提取和降维,生成一系列的特征图...
反卷积详解部分 一. 概述 反卷积又称转秩卷积(Transposed Convolution),上采样(Upsampled )。 其作用举例如下: 1.当我们用神经网络生成图片的时候,经常需要将一些低分辨率的图片转换为高分辨率的图片。 2.在语义分割中,会使用卷积层在编码器中进行特征提取,然后在解码层中进行恢复为原先的尺寸,这样才可以对原来图像...
反卷积详解 反卷积,也称为反卷积操作,是一种图像处理技术。在卷积神经网络中,反卷积用于对卷积层的输出进行反向操作,生成特征图。与卷积层相反的是,反卷积同样也是一组可训练的卷积核,但是其卷积核的大小通常大于输入特征图的大小。反卷积的输出大小取决于卷积核的尺寸和被反卷积的输入大小。 反卷积的作用是将卷积...
反卷积理解 不定时更新 反卷积就是转置卷积,也可以写成两个矩阵相乘,通常由小尺寸变成大尺寸,反卷积的反向传播也是可行的。 如图是反卷积的过程: 下面介绍卷积的反向传播过程,此过程与反卷积相同。 反卷积的计算是把卷积的得到的结果与卷积核的转置相乘,所以也叫转置卷积。
i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input size,卷积/反卷积输出大小 output size,卷积/反卷积核大小 kernel size, padding, stride。 举例(如下左图): 输入 X∈R(4,4)矩阵,卷积核 w∈R(3,3),padding=0,stride=1的情况下,卷积的输出 Y∈R(2,2),就记为 i=4,o=2,k=3,p=0,s=1...
1,卷积参数表达式: 2,反卷积的运算过程: 3,反卷积参数的推导 4,后记 1,卷积参数表达式: 输入size :in 输出size :out 卷积核size:k 步长:s padding : p out = [ (in - k + 2p)/s ] + 1 (1) 其中“ [] ”表示向下取整 那么: in = ( out - 1 )*s + k - 2p + x (2) ...