轉置卷積(反捲積)

阿新 • • 發佈：2018-12-28

轉置卷積（Transposed Convolution）也叫做反捲積（Deconvolution）

Pytorch中可以使用torch.nn.ConvTranspose2d（）來呼叫，caffe中對應的轉置卷積層為deconv_layer

作用：在ＣＮＮ中用於對影象上取樣。。。。。

操作方式：將普通的卷積操作中的卷積核做了一個轉置，然後將普通卷積的輸出作為轉置卷積的輸入，其輸出為普通卷積的輸入。

借鑑於此個部落格，寫的非常好：https://blog.csdn.net/isMarvellous/article/details/80087705 轉置卷積（Transposed Convolution）也叫做反捲積（Deconvolution） Pytorch中可以使用torch.nn.

反捲積(deconvolution) 這個概念很混亂，沒有統一的定義，在不同的地方出現，意義卻不一樣。上取樣的卷積層有很多名字：全卷積（full convolution），網路內上取樣（ in-network upsampling），微步幅卷積（fractio

卷積卷積函式為: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) input為一

轉自：https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79374563 參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186

原文地址:Up-sampling with Transposed Convolution 在CNN中,轉置卷積是一種上取樣(up-sampling)的方法.如果你對轉置卷積感到困惑,那麼就來讀讀這篇文章吧. 本文的notebook程式碼在Github. 上取樣的需要在

在基於CNN的超解析度中，經常在最後一層使用stride>1的deconv layer，而這會造成棋盤格噪聲。如下圖所示具體產生原因上面的黑格子是表示原始影象中的某一個畫素點，白色的表示轉置卷積中的stride，一般是用0去填充。下面一層就是deconv生成的影象。可以看到s

1.前言傳統的CNN網路只能給出影象的LABLE，但是在很多情況下需要對識別的物體進行分割實現end to end，然後FCN出現了，給物體分割提供了一個非常重要的解決思路，其核心就是卷積與反捲積，所以這裡就詳細解釋卷積與反捲積。對於1維的卷積，公式（離散

正常卷積運算：如上圖：4x4的輸入，卷積Kernel為3x3, ,輸出為2x2。其計算可以理解為：輸入矩陣展開為4*4=16維向量，記作x 輸出矩陣展開為2*2=4維向量，記作y 卷積核C為如下矩陣：卷積運算可表示為y = Cx（可以對照

1 反捲積就是卷積，只是中間padding了下，然後再做卷積。這裡有個動態圖，transposed就是代表反捲積（轉置卷積） https://github.com/vdumoulin/conv_a

卷積首先定義本文要用到的符號輸入圖片的大小: i1=i2=i。卷積核的大小: k1=k2=k。卷積步長:s1=s2=s。填充padding=p。下圖表示引數為(i=5,k=3,s=2,p=1)的卷積計算過程，可以看出輸出的圖片大小是(3∗3

搞明白了卷積網路中所謂deconv到底是個什麼東西后，不寫下來怕又忘記，根據參考資料，加上我自己的理解，記錄在這篇部落格裡。先來規範表達為了方便理解，本文出現的舉例情況都是2D矩陣卷積，卷積輸入和核形狀都為正方形，x和y軸方向的padding相同，

轉置卷積其實就相當於正常卷積的反向傳播。考慮一個輸入為x=4x4，卷積核為w=3x3，步長為stride=1，zero-padding=0 將卷積核展開為一個稀疏矩陣C：做卷積可得2x2的輸出y，C*x=y。如下圖所示：那麼怎麼得到轉置卷積呢。正如我們上面說的

mes ise 相關性區域 nat 1.2 log v操作深度 1. 深度可分離卷積（depthwise separable convolution）在可分離卷積（separable convolution）中，通常將卷積操作拆分成多個步驟。而在神經網絡中通常使用的

soft tutorial www. 理解 lin www versions htm html Convolution arithmetic tutorial theano Convolution arithmetric github 如何理解深度學習中的deconvol

sam ont 原來 ron 取出 http toe 輸入a inpu 看了很多反卷積和轉置卷積的文章，似乎還是一頭霧水，記錄下自己理解的過程～有人一句話總結：逆卷積相對於卷積在神經網絡結構的正向和反向傳播中做相反的運算。其實還是不是很理解。反卷積（轉置卷積）通常用來兩

空洞卷積（dilated conv），也稱擴張卷積。空洞卷積可以在kernel有效增大感受野的同時不增加模型引數或者計算量。在影象需要全域性資訊或者語音文字需要較長的sequence資訊依賴的問題中，都能較好的應用空洞卷積。在影象分割，語音合成WaveNet，機器翻譯ByteNet中都有

憑什麼相信你，我的CNN模型？（篇一：CAM和Grad-CAM)：https://www.jianshu.com/p/1d7b5c4ecb93 憑什麼相信你，我的CNN模型？（篇二：萬金油LIME)：http://bindog.github.io/blog/2018/02/11/model-ex

【時間】2018.10.10 【題目】（轉）對於反捲積概念的理解【原文連結】https://buptldy.github.io/2016/10/29/2016-10-29-deconv/ 反捲積（Deconvolution）的概念第一次出現是Zeiler在2010年發

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官網中對於卷積tf.nn.conv2d的描述 tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudn