参考：打开链接 卷积： 就是这个图啦，其中蓝色部分是输入的feature map，然后有3*3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动，可以看到周围还加里一圈padding，用更标准化的参数方式来描述这个过程： 二维的离散卷积(N=2) 方形的特征输入(\(i_{1}=i_{2}=i\)) 方形 ...

1. 深度可分离卷积（depthwise separable convolution） 在可分离卷积（separable convolution）中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution ...

一、图像卷积类型 　　在2维图像卷积计算中，大致分为full、same和valid这三类。 　　1、valid卷积操作 　　 　　　　　　　　　　　　图1 valid卷积操作 　　valid卷积的图像大小计算公式为：滑动步长为S，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图 ...

搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后，不写下来怕又忘记，根据参考资料，加上我自己的理解，记录在这篇博客里。 先来规范表达 为了方便理解，本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积，卷积输入和核形状都为正方形，x和y轴方向的padding相同，stride也相同。 记号 ...

1.图像卷积 图2 同样地，卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转，同时卷积核中心与需计算的图像像素对齐，输出结构为中心对齐像素的一个新的像素值，计算例子如下 图3 这样计算出左上角(即第一行第一列)像素的卷积后像素值。 给出 ...

Convolution arithmetic tutorial theano Convolution arithmetric github 如何理解深度学习中的deconvolution networks？ CNN 中千奇百怪的卷积方式 如何理解空洞卷积（dilated ...

卷积（多---->1 的映射） 本质：在对输入做9--->1的映射关系时，保持了输出相对于input中的位置性关系 对核矩阵做以下变形：卷积核的滑动步骤变成了卷积核矩阵的扩增 卷积的矩阵乘法变成以下形式：核矩阵重排，输入featuremap变形为向量 反卷积 ...

参考：https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80407911 https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80408704 什么是反卷积 反卷积的数学含义，通过反卷积可以将通过卷积 ...