conv_transpose有一种最直接的计算方式:首先对卷积核做中心对称操作(矩阵旋转180°),并对输入feature map进行插0,然后把旋转后的卷积核和插0后的feature map进行卷积操作,这里笔者不对这个过程做理论推导,只举两个case加以说明,表达最直观的计算过程。 首先给出conv_transpose的输入/输出的宽高计算公式: out_w =...
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...
对deconv求导就相当于 拿着conv_transpose中的参数对deconv输出的值的导数做卷积。 如何灵活的控制 deconv 的output shape 在conv2d_transpose()中,有一个参数,叫output_shape, 如果对它传入一个 int list 的话,那么在运行的过程中,output_shape将无法改变(传入int list已经可以满足大部分应用的需要),但是如何更灵...
降维一般都是通过conv来做,convtranspose用来做升维,可以参考unet
conv_transpose=nn.ConvTranspose2d(input_channels,output_channels,kernel_size=4,stride=2,padding=1) 1. 在这个示例中,我们创建了一个ConvTranspose2d对象conv_transpose,指定了输入通道数为input_channels,输出通道数为output_channels,卷积核大小为4,步幅为2,填充为1。
transpose_s = tf.layers.conv2d_transpose(inputs=img_t, filters=16, kernel_size=(6, 6), strides=(2, 2), padding='same') print('valid 输出尺寸:', transpose_v.shape) print('same 输出尺寸: ', transpose_s.shape) valid 输出尺寸: (5, 36, 36, 16) ...
1、conv2d_transpose会根据output_shape和padding计算一个shape,然后和input的shape相比较,如果不同会报错。 2、做转置卷积时,通常input的shape比output_shape要小,因此TensorFlow先把input填充成output_shape大小,再按照padding参数进行填充 stride==1时,外围填充; ...
nn.ConvTranspose2d详解 本文详细介绍了转置卷积的原理和实现过程,包括如何通过padding得到新的featuremap,如何确定随机初始化的卷积核值,以及如何执行卷积操作。特别地,针对步长s=1和s>1两种情况,讨论了不同的处理方法。同时,文章解释了卷积核的固定和学习两种设定,并提供了双线性插值生成卷积核的代码示例。最后,强调...
1. convtranspose2d在PyTorch中的作用 convtranspose2d,也称为转置卷积(Transposed Convolution)或反卷积(Deconvolution),在PyTorch中主要用于上采样(Upsampling)操作。与标准卷积操作不同,转置卷积能够增加输入数据的空间维度(例如,将小尺寸的特征图放大到更大的尺寸)。这种操作在生成对抗网络(GANs)、图像超分辨率、语义分...
nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1) 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 ...