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...
在反卷积中,卷积核的权重是可学习的,并且在计算梯度时,卷积核权重的梯度会被反转(flipped)。这样可以使得反卷积操作在特征图的重建过程中具有更好的生成效果。 需要注意的是,反卷积的名称可能会引起一些误解。它实际上并没有进行真正意义上的反卷积操作,而是通过卷积的转置来实现类似于上采样的效果。因此,在某些...
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) ...