【深度学习】各种卷积—卷积、反卷积、空洞卷积、可分离卷积、分组卷积_深度学习反卷 …
2024年11月29日 · 反卷积是卷积的逆操作。 在反卷积进行的时候，也需要滑动操作。将输入图像上的0、1、2、3分别与卷积核进行相乘操作，得到结果后在与输出图像相同尺寸的框图上进行滑动，最终将这些结果进行相加。 为什么反卷积又叫做转置卷积呢？
转置卷积（Transposed Convolution）的简单理解运用 - CSDN博客
2024年12月14日 · 文章浏览阅读971次，点赞16次，收藏3次。转置卷积（也叫反卷积、上采样卷积）是卷积神经网络中常用的操作，尤其在生成模型（如生成对抗网络、U-Net）中用于增加特征图的空间维度。简单地说，转置卷积是通过插值和卷积操作将较小的输入张量“放大”，生成一个更 …
深入理解神经网络中的反(转置)卷积 - 腾讯云
其实反卷积还有一种实现方式，就是输入插空补0再加一个卷积（这里需要注意，卷积的时候需要把反卷积核旋转180度，下面会详细讲）的方式，同上这里只讨论步长大于1，pad大于0的情况。
深度学习-反卷积（transposed convolution） - 知乎专栏
卷积是对输入进行特征提取， 输入大于输出，也叫下采样；反卷积是 输入小于输出，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射，也叫上采样； 通过反卷积不能还原出卷积之前的图片，只能还原出卷…
深入理解神经网络中的反(转置)卷积 - CSDN博客
其实反卷积还有一种实现方式，就是输入插空补0再加一个卷积（这里需要注意，卷积的时候需要把反卷积核旋转180度，下面会详细讲）的方式，同上这里只讨论步长大于1，pad大于0的情况。
【深度学习】各种卷积—卷积、反卷积、空洞卷积、可分离卷积、分组卷 …
2024年12月8日 · 从上述来看，我们可以把卷积理解为，一个系统的输入不稳定（在某时刻吃的东西多少不一定）、输出稳定（衰减/变化都符合g(t)函数），用卷积求系统存量。
深入理解深度学习中的反 (转置)卷积 - 极术社区 - 连接开发者与智 …
其实反卷积还有一种实现方式，就是输入插空补0再加一个卷积（这里需要注意，卷积的时候需要把反卷积核旋转180度，下面会详细讲）的方式，同上这里只讨论步长大于1，pad大于0的情况。
深入理解深度学习中的反(转置)卷积 - GiantPandaCV
其实反卷积还有一种实现方式，就是输入插空补0再加一个卷积（这里需要注意，卷积的时候需要把反卷积核旋转180度，下面会详细讲）的方式，同上这里只讨论步长大于1，pad大于0的情况。
反卷积(Transposed Convolution)详细推导 - 知乎 - 知乎专栏
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，接着旋转卷积核，再进行 正向卷积 。 反卷积的数学推导 正向卷积的实现过程
my-deep-learning-apply/src/第04课：千变万化的卷积——反卷积、分组卷积、空洞卷积和深度可分离卷 …
反卷积，又命名为转置卷积（Transposed Convolutions）、小数步长卷积（Fractional Strided Convolution）、后向卷积（Back Convolutions），并且被成功运用在神经网络可视化、场景分割、生成模型等任务中。