在调用nn.ConvTranspose2d的时候注意参数满足上述公式。其中H_out是原始feature map的尺寸,而H_in是输入图像的尺寸,也就是目标尺寸,想要通过上采样达到的尺寸。引用https://www.freesion.com/article/53151034051/ https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10791328.html https://blog.csdn.net/jiongnima/article...
2. torch.nn.ConvTranspose2d的主要参数 in_channels (int): 输入信号的通道数。 out_channels (int): 卷积产生的通道数。 kernel_size (int or tuple): 卷积核的大小,可以是一个整数,表示卷积核的高度和宽度相等;也可以是一个包含两个整数的元组,分别表示卷积核的高度和宽度。 stride (int or tuple, opti...
(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...
二、nn.ConvTranspose2d 转置卷积 我们首先看看它的参数,依然如此得多 其实,转置卷积和普通的卷积操作,参数配置都是很相似的。看几个例子把 1)311型转置卷积: importtorchimporttorch.nnasnn A=torch.rand(1,64,24,24)up=nn.ConvTranspose2d(64,32,3,1,1)B=up(A)print(B.shape) 和普通卷积的311一样,...
官方为了解决这个歧义性,引入了output_padding这个参数,这个参数并没有实质性的作用,就是在ConvTranspose2d时引入的修正项,默认为0。参照ConvTranspose2d的输出的计算公式,只需要将output_padding置为1就可以了,这样输出就是32X32了。 F.conv_transpose2d(code, self.conv.weight.data, padding=self.padding, stride...
output_padding的作用:可见nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用 3.下面举例说明 https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic#convolution-arithmetic 1)当stride=1时,就不会进行插值操作,只会进行padding,举例说明: 卷积操作为: 蓝色为输入特征图HinHin=44,绿色为输出特征图HoutHout=22,卷积核kernel_size...
1. 逆卷积ConvTranspose2d(fractionally-strided convolutions)是什么? 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, ...
注意:tf.nn.conv2d中的filter参数,是[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]的形式,而tf.nn.conv2d_transpose中的filter参数,是[filter_height, filter_width, out_channels,in_channels]的形式,注意in_channels和out_channels反过来了!因为两者互为反向,所以输入输出要调换位置 ...
torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias=True,dilation=1,padding_mode='zeros') 其中,各参数的含义如下: in_channels(int):输入张量的通道数 out_channels(int):输出张量的通道数 ...
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kernel_conv=3, stride_conv=1(通常取1), padding_conv=kernel-padding-1,kernel_...