上采样和反卷积 Up-sampling and Transposed Convolution (Deconvolution),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
https://medium.com/activating-robotic-minds/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0 可以打开的也可以看看。 如果你曾经听说过转置卷积(transposed convolution)并对它感到很迷惑,那可以来看一下这篇文章。这篇文章的内容如下: 上采样的需要 为什么需要转置卷积? 卷积操作 逆向回去 卷积矩阵 转置卷积...
参考链接 :Up-sampling with Transposed Convolution 建议可以看一下原文,我的理解可能还是会和原文有些偏差。 逆卷积介绍 上面文章,强调的卷积和逆卷积的核心是: 卷积是有一种,多对一的关系; 逆卷积是有一种,一对多的关系; 可以简单看一下下面的示意图: ...
如果我们想要我们的网络学习怎样最优地进行上采样,我们能够使用转置卷积(transposed convolution)。它不使用预先定义的插值方法,它有可学习的参数。 去理解转置卷积是非常有用的,因为它被使用在重要的论文和项目中,例如: 在DCGAN中的生成器(generator)就把随机采样的值产生出一个full-size的图像; 在语义分割领域,在编...
Input: 4x4 | Filter Size: 3x3 | Strides: 4x4 | Padding: 0 | Output Padding: 1 Let’s check what will be the output size after the transposed convolution operation. Transpose Convolution Output Size =(4-1) * 4 + 3 - 2 * 0 + 1 = 16 Output with non-overlapping filters So what ha...
代码: naokishibuya/deep-learning文章: https://towardsdatascience.com/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0
180703 一个例子理解转置卷积Deconvolution or Transposed Convolution 来源:Up-samplingwithTransposedConvolution为什么上采样? 因为有时候我们需要低分辨率→高分辨率 为什么需要转置卷积? 相比于紧邻上采样/双样条采样/三次样条采样等手工选择采样方法,我们需要一种能够自动优化的上采样方法。而转置卷积已经在DCGAN、FCN等中...
翻译自《Up-sampling with Transposed Convolution》,这篇文章对转置卷积和反卷积有着很好的解释,这里将其翻译为中文,以飨国人。 如有谬误,请联系指正。转载请注明出处...的卷积矩阵中简单转置得到的,转置这个操作只是提供了转置卷积矩阵的形状而已。 总结 转置卷积操作构建了和普通的卷积操作一样的连接关系,只不过这...