Plese see this answer for a detailed example of how tf.nn.conv2d_backprop_input and tf.nn.conv2d_ ...

unpooling (摘自https://www.bilibili.com/video/av15889450/?p=33，第30分钟) unpooling有很多种方法，其中一种如下图： De ...

我们可以通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。通过对一些资料的学习，简单的整理下三种恢复方法，并进行对比。 1、上采样（Upsampling）[没有学习过程] 在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样 ...

反卷积、上采样、上池化图示理解，如上所示。 目前使用得最多的deconvolution有2种。 方法1：full卷积， 完整的卷积可以使得原来的定义域变大 上图中蓝色为原图像，白色为对应卷积所增加的padding，通常全部为0，绿色是卷积后图片。卷积的滑动是从卷积核右下角与图片左上角重叠 ...

一 1x1卷积 在架构内容设计方面，其中一个比较有帮助的想法是使用 1×1 卷积。也许你会好奇，1×1 的卷积能做什么呢？不就是乘以数字么？听上去挺好笑的，结果并非如此，我们来具体看看。 过滤器为 1×1 ，这里是数字 2，输入一张 6×6×1 的图片，然后对它做卷积，过滤器大小 ...

在前面我们已经陆续介绍了许多特征检测算子，我们可以根据图像局部的自相关函数求得Harris角点，后面又提到了两种十分优秀的特征点以及他们的描述方法SIFT特征和SURF特征。SURF特征是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似，虽然在有些实验环境中已经达到了实时，但是我们实践工程应用中，特征点 ...

1.使用DbContext池 　　在Core Mvc中,如果使用 AddDbContextPool 方法，那么在控制器请求 DbContext 实例时，我们会首先检查池中有无可用的实例。 请求处理完成后，实例的任何状态都将被重置，并且实例本身会返回池中。 从概念上讲，此方法类似于 ADO.NET ...

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