卷积大家都很熟悉了,但所谓转置卷积(ConvTranspose,亦称Deconvolution)的认知可能就不那么清晰了,最近读了一些材料,记个笔记给自己备忘。 1. 卷积的连续形式在泛函分析中, 卷积(convolution)是透过两个函…
1.保持conv_transpose与conv参数一模一样 2. 将conv的输出,作为conv_transpose的输入,看conv_transpose的输出是否跟conv的输入是一致的?答案是NO. conv_transpose只能还原出shape大小,但不能还原数值
conv_1 = Conv2D(1, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(inputs) act_1 = Activation('relu')(conv_1) conv_2 = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(act_1) act_2 = Activation('relu')(conv_2) deconv_1 = Conv2DTranspose(64, (3, 3), strides=(...
降维一般都是通过conv来做，convtranspose用来做升维，可以参考unet
deconv解卷积,实际是叫做conv_transpose,conv_transpose实际是卷积的一个逆向过程,tf中, 编写conv_transpose代码的时候,心中想着一个正向的卷积过程会很有帮助。 想象一下我们有一个正向卷积:input_shape = [1,5,5,3]kernel_shape=[2,2,3,1]strides=[1,2,2,1]padding = "SAME" ...
简介:ConvTranspose2d(逆卷积)的原理和计算 录 原理 计算公式 Keras中的Conv2DTranspose详解 实例 pytorch中的ConvTranspose2d参数详解 实例 缺点 原理 解释什么是逆卷积,先得明白什么是卷积。 先说卷积:对于一个图片A,设定它的高度和宽度分别为Height,Width,通道数为Channels。 然后我们用卷积核(kernel * kernel)去...
ConvTranspose,即反卷积,通过卷积的形式,利用图像特征“恢复”到原图像。 当然,此处卷积核的权重参数与前面下采样卷积核的参数互相独立,且可更新。 也就是说“反”卷积不是之前的逆过程,无法保证完全恢复。 事实上,反卷积仅仅保留了特征与前级特征,点之间的对应关系。
逆卷积Conv2DTranspose中有步幅这一个参数,具体来说应该是卷积(大图变小图)的步幅,即有(5,5)到(3,3)的步幅,逆卷积操作的步幅永远为1。 其中有两个步幅的概念! Conv2DTranspose中的参数步幅实际是大图变小图的步幅。 上面第三步的步幅始终为1。
ConvTranspose2d原理,对反卷积的思考 对公式的个人理解: 反卷积实际上,相当于先用0插值再对插值后的图像做常规卷积操作。从上述公式中可以看出,ConvTranspose2d中的参数stride参数相当于F.upsample函数中的放缩因子scale。 代入实例以供理解:现有width=60的input,欲反卷积得到output的width=240。即:240 = (60 - 1...
从网络加载图片，放入GridView的ImageView里面，要求ImageView宽高保持一致。