转置卷积也被称作: “分数步长卷积(Fractionally-strided convolution)“和”反卷积(Deconvolution)”. 我们在这篇文章里面只使用转置卷积这个名字.其他文章可能会用到其他名字,你只需要知道这些名字指的都是转置卷积. 卷积是如何操作的 我们先通过一个简单的例子来看看卷积是怎么操作的. 假设我们有一个 4 × 4 4\...
CNN反卷积(Deconvolution),也称为转置卷积(Transposed Convolution),是一种特殊的卷积操作,通常用于上采样(Upsampling)过程。与卷积操作不同,反卷积可以将低分辨率的特征图映射到高分辨率的特征图,这在图像生成、超分辨率重建、语义分割等领域有着广泛的应用。
转置卷积(transposed convolution)也被称为反卷积 (Deconvolution),可以增加输入特征图/图像的宽高,普通卷积一般是做下采样,而它用作上采样。与传统的上采样方法相比,转置卷积的上采样方式并非预设的插值方法,而是同标准卷积一样,具有可学习的参数,可通过网络学习来获取最优的上采样方式。 1.3过程 过程如图2所示。特征...
转置卷积(Transposed Convolution)常常在一些文献中也称之为反卷积(Deconvolution)和部分跨越卷积(Fractionally-strided Convolution),因为称之为反卷积容易让人以为和数字信号处理中反卷积混起来,造成不必要的误解,因此下文都将称为转置卷积,并且建议各位不要采用反卷积这个称呼。 如果我们想要我们的网络可以学习到最好地上...
反卷积(Deconvolution)的概念第一次出现在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使用是在其后的工作中Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning。随着反卷积在神经网络可视化的成功应用,其被越来越多的工作所采纳,比如:肠镜分...
TransposedConvolution理解转置卷积(反卷积)多用于上采样(UP Sample),可以将特征图尺寸由H*W*C变为2H*2W*C,达到扩大特征图的目的。用一句话来解释:反卷积是一种特殊的正向卷积,先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸,接着旋转卷积核,再进行正向卷积。一种错误的理解:转置卷积就是卷积的逆(Deconvolution)。
转置卷积(Transposed Convolution)又称为反卷积(Deconvolution)。在PyTorch中可以使用torch.nn.ConvTranspose2d()来调用,在Caffe中也有对应的层deconv_layer。 转置卷积常常用于CNN中对特征图进行上采样,比如语义分割和超分辨率任务中。之所以叫转置卷积是因为,它其实是把我们平时所用普通卷积操作中的卷积核做一个转置,然后...
转置卷积(Transposed Convolution)常常在一些文献中也称之为反卷积(Deconvolution)和部分跨越卷积(Fractionally-strided Convolution),因为称之为反卷积容易让人以为和数字信号处理中反卷积混起来,造成不必要的误解,因此下文都将称为转置卷积,并且建议各位不要采用反卷积这个称呼。
反卷积是什么？为什么反卷积(Deconvolution)又叫做转置卷积(Transposed Convolution)？
在不同的论文中, 它的叫法都不相同, 包括但不限于: 转置卷积 (transposed convolution), 反卷积 (deconvolution), 上采样卷积 (up-convolution), 小数步长卷积 (fractional-strided convolutions)。其中, 比较出名的是前两种叫法, 本文后续统一使用 转置卷积 这个称呼。 需要注意的是, 转置卷积 虽然也被称为 反...