nn.Conv2d(stride=2,kerner_size=3,padding=1) 对一个32x32特征图操作后,拿原本的权重按照相同的设置(stride,padding,kerner_size)对这个输出(16X16)进行一个torch.nn.ConvTranspose2d()操作,本希望输入输出是同样的shape(32X32),但调试时发现ConvTranspose2d()的输出的shape为(31x31),比原始的输入少了1。
(original_size - (kernal_size - 1)) / stride 3. nn.ConvTranspose2d nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 (1)输入格式 nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1) (2)参数的含义 in_channels(int...
上面还只是进行same卷积的情况,如果考虑valid卷积,stride=2, kernel_size = 3,padding=0时,输入特征图为7*7和8*8的结果也是3*3 解决争议的办法就是使用output_padding参数 output_padding的作用是: 当stride > 1时,Conv2d将多个输入形状映射到相同的输出形状。output_padding通过在一边有效地增加计算出的输出形状...
上面还只是进行same卷积的情况,如果考虑valid卷积,stride=2, kernel_size = 3,padding=0时,输入特征图为7*7和8*8的结果也是3*3 解决争议的办法就是使用output_padding参数 output_padding的作用是: 当stride > 1时,Conv2d将多个输入形状映射到相同的输出形状。output_padding通过在一边有效地增加计算出的输出形状...
nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 (1)输入格式: nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1) (2)参数的含义: in_channels(int) – 输入信号的通道数 ...
因为是用conv来平替conv_transpose功能,所以conv的参数会由conv_transpose的参数来决定。首先,假定conv_transpose中的参数为kernel=3,stride=1,padding=0,kernel_matrix=[[0,1,1], [0,1,0],[1,0,1]],根据https://blog.csdn.net/m0_37605642/article/details/135280661中的转换规则,那么对应的conv参数为...
2. 怎么求逆卷积ConvTranspose2d(fractionally-strided convolutions)? 3. 逆卷积和卷积的关系 4. 参数详解 在生成图像中,我们需要不断的扩大图像的尺寸。目前在深度学习中, ConvTranspose2d是其中一个方法。
原文:nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用 same卷积操作: 是通过padding使得卷积之后输出的特征图大小保持不变(相对于输入特征图),不代表得到的输出特征图的大小与输入特征图的大小完全相同,而是他们之间的比例保持为 输入特征图大小/输出特征图大小 = stride 举例: 比如...
nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用 使用前提:stride > 1 same卷积操作 是通过padding使得卷积之后输出的特征图大小保持不变(相对于输入特征图),不代表得到的输出特征图的大小与输入特征图的大小完全相同, 而是他们之间的比例保持为输入特征图大小/输出特征图大小 = stride...
nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 (1)输入格式 nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1) (2)参数的含义 in_channels(int) – 输入信号的通道数 out_channels(int) – 卷积产生的通道数 kerner_size...