DCGAN的生成器(generator)接受一些随机采样的值作为输入来生成出完整的图片. 它的语义分割(semantic segmentation)就使用了卷积层来提取编码器(encoder)中的特征, 接着,它把原图存储在解码器(decoder)中以确定原图中的每个像素的类别归属. FYI. 转置卷积也被称作: “分数步长卷积(Fractionally-strided convolution)“和...
transposed convolution是一个更好的名字,sub-pixel or fractional convolution可以看成是transposed convolution的一个特例。对一个常规的卷积层而言,前向传播时是convolution,将input feature map映射为output feature map,反向传播时则是transposed convolution,根据output feature map的梯度计算出input feature map的梯度,梯...
转置卷积或者逆卷积stride=1,padding = 0 transposed_convolution 2d or deconvolution, 是一对多的关系,channel方向的计算仍然是累加 虽然是被叫做转置卷积,但并不能通过转置卷积得到先前的特征图,这里以上面的Output 2x2 作为转置卷积的输入 转置卷积要计算两次输出,一次是临时输出,另一次是去除掉padding以后的输出 第...
transposed convolution是一个更好的名字,sub-pixel or fractional convolution可以看成是transposed convolution的一个特例。对一个常规的卷积层而言,前向传播时是convolution,将input feature map映射为output feature map,反向传播时则是transposed convolution,根据output feature map的梯度计算出input feature map的梯度,梯...
Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution 反卷积(Deconvolution)的概念第一次出现是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的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)...
前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,所以它们的前向传播和反向传播刚好...
随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用,其被越来越多的工作所采纳比如:场景分割、生成模型等。其中反卷积(Deconvolution)也有很多其他的叫法,比如:Transposed Convolution,Fractional Strided Convolution等等。 这篇文章的目的主要有两方面: 1. 解释卷积层和反卷积层之间的关系;...
上采样和反卷积 Up-sampling and Transposed Convolution (Deconvolution),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
逆卷积的核心在于其权重矩阵的处理。普通的卷积核如[公式] 经过卷积后形成输出[公式] ，其权重矩阵形状为4x9。而逆卷积的权重矩阵[公式] 的形状会变成9x4，这是普通卷积权重矩阵的转置，这一点体现了转置卷积的名称由来。此外，转置卷积的直观解释是，先对输入进行全填充，使其尺寸增加，再进行与普通...
在深度学习中,普通卷积用来减少特征图的尺寸,逆卷积用来增加特征图的尺寸。逆卷积是什么?为什么逆卷积(Deconvolution)又叫做转置卷积(Transposed Convolution)? 先看普通卷积,假设一张图片只有9个像素: x=[x1x2x3x4x5x6x7x8x9] 如果经过kernel=2, stride=1, padding='valid'的普通卷积,那么经过卷积后的图片的分...