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 “反向卷积也叫转置卷积,它是一种特殊的正向卷积,先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸,接着旋转卷积核(Kernel),再进行正向卷积。 反卷积的操作只是恢复了矩阵的尺寸大小,并不能恢复每个元素值。 代码语言:javascript 复制
o=s(i-1)-2p+k+(o+2*p-k)%s 参考链接:什么是反卷积(快速理解)-CSDN博客何路飞:反卷积(Transposed Convolution)详细推导
反卷积(Transposed Convolution) 上采样有3种常见的方法:双线性插值(bilinear),反卷积(Transposed Convolution),反池化(Unpooling),我们这里只讨论反卷积。这里指的反卷积,也叫转置卷积,它并不是正向卷积的完全逆过程,用一句话来解释: 反卷积是一种特殊的正向卷积,先按照一定的比例通过补 0 来扩大输入图像的尺寸,接...
二、为什么要用反卷积(Transposed Convolution)进行上采样 如何用合适的方法进行上采样?参考文章 反卷积不是一个预先定义好的插值方法,它有一些可学习参数(learnable parameters)。 反卷积的应用场合如下: DCGAN的生成器随机采样以产生完整尺寸的图片 语义分割在编码器中用卷积层去提取图像特征,然后在解编码器中将图像恢...
直接理解转置卷积(Transposed convolution)的各种情况 使用GAN生成图像必不可少的层就是上采样,其中最常用的就是转置卷积(Transposed Convolution)。如果把卷积操作转换为矩阵乘法的形式,转置卷积实际上就是将其中的矩阵进行转置,从而产生逆向的效果。所谓效果仅仅在于特征图的形状,也就是说,如果卷积将特征图从形状a映射...
反卷积(Transposed Convolution) 上采样有3种常见的方法:双线性插值(bilinear),反卷积(Transposed Convolution),反池化(Unpooling),我们这里只讨论反卷积。这里指的反卷积,也叫转置卷积,它并不是正向卷积的完全逆过程,用一句话来解释: 反卷积是一种特殊的正向卷积,先按照一定的比例通过补 [公式] 来扩大输入图像的尺...
直接理解转置卷积(Transposed convolution)的各种情况 使用GAN生成图像必不可少的层就是上采样,其中最常用的就是转置卷积(Transposed Convolution)。如果把卷积操作转换为矩阵乘法的形式,转置卷积实际上就是将其中的矩阵进行转置,从而产生逆向的效果。所谓效果仅仅在于特征图的形状,也就是说,如果卷积将特征图从形状a映射...
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...
transposed convolution过程 transposed convolution的计算 整除的情况 不整除的情况 总结 参考 博客:blog.shinelee.me|博客园|CSDN 写在前面 开篇先上图,图为deconvolution在像素级语义分割中的一种应用,直观感觉deconvolution是一个upsampling的过程,像是convolution的对称过程。