反卷积层也许被称为转置卷积层更合适。 人们想实现一般卷积层相反的转换,就提出了转置卷积层,为了更好的理解转置卷积层,我们从卷积层的矩阵表示开始。 卷积层的矩阵表示 为了更好的理解卷积层和转置卷积层,本文假设卷积层的输入为4*4, 卷积核为3*3,padding=0, stride=1 如果我们把输入和输出从左到右、从上到...
反卷积层概念 反卷积层（也称为上采样层或转置卷积层）是深度学习中常用的操作，用于调整特征图的尺寸。它可以将经过卷积操作得到的特征图还原回原始输入图像的尺寸和细节。在卷积神经网络（CNN）中，卷积层通过滤波器（卷积核）对输入图像进行卷积操作，提取图像的特征。而反卷积层则是将特征图还原回原始输入图像的...
对输入数据进行类似2.1中卷积核dilation的操作。 P:在输入数据两侧各填充长度为P的数据,相当于增加了运算数据的尺寸。有 $ P = dilation *(kernelsize-1)-padding $ . 注意,反卷积的padding实际上和卷积层的padding相反,值越大,填充的数据越少。 对输入数据进行类似2.1中padding的操作,但这里两端填充的数据长度...
反卷积层的输出可以看作是卷积层输入的一种反向映射，可以用于图像重建、目标检测、语义分割等领域。反卷积层的优化方法 （1）跳跃连接 跳跃连接是一种将卷积层的输出与反卷积层的输入相连接的方法。跳跃连接可以避免信息的丢失和模糊化，提高反卷积层的性能和效率。跳跃连接可以通过将卷积层的输出与反卷积层的输入相...
反卷积层的原理与卷积层相似,只是卷积操作的方向相反。在卷积层中,卷积核与输入特征图进行卷积操作,生成输出特征图;而在反卷积层中,反卷积核与输入特征图进行反卷积操作,生成输出特征图。反卷积操作可以视作在输入特征图之间插入零值,并使用反卷积核对这些零值进行插值,从而得到高分辨率的输出特征图。 三、反卷积层的...
https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/85558870 上图展示一个反卷积的工作过程,乍看一下好像反卷积和卷积的工作过程差不多,主要的区别在于反卷积输出图片的尺寸会大于输入图片的尺寸,通过增加padding来实现这一操作,上图展示的是一个strides(步长)为1的反卷积。下面看一个strides不为1的反卷积...
使用Pytorch中的nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数来创建卷积层与反卷积层,构建卷积神经网络(CNN)编码器与解码器(仅含卷积层/反卷积层与激活函数)。 1. 卷积层代码 1.1 cnn_test.py 1#-*- coding: utf-8 -*-2#Author:凯鲁嘎吉 Coral Gajic3#https://www.cnblogs.com/kailugaji/4#Python小练习:创建卷积...
反卷积和卷积的关系 全面我们已经说过反卷积又被称为Transposed(转置) Convolution,我们可以看出其实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 CC 和 CTCT,而反卷积层的前向反向计算分别为乘 CTCT 和 (CT)T(CT)T ,所...
文章目录1池化层1.1MaxPooling2D1.2MaxPooling1D:1.3AveragePooling2D1.4深度学习的可解释性|Global Average Pooling(GAP)2正则化2.1BatchNormalization3反卷积层3.1UpSampling2D3.2循环层(RNN)3.3GRU 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 登录后即可复制 1 池化层 ...
那么对于给定一个卷积神经网络的模型定义,该如何估算其浮点数运算量。对卷积神经网络来说,卷积层的运算量是占网络总运算量的大头,而对于一些像素级别任务,反卷积层也要算上。 网上有很多介绍如何计算卷积网络运算量的文章,基本都是介绍卷积还有全连接等一些常用的层是如何计算的,但很少有介绍反卷积层的运算量如何计算...