为反卷积（Deconvolution），当然就是要介绍各种反卷积，不得不说的是随着近几年人工智能如火如荼 ...

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： Deconvolution (摘自https://www.bilibili.com/video ...

1. 棋盘效应 当我们要用到深度学习来生成图像的时候，是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的图像。这会使得深度学习来对这种低分辨率图像进行填充细节。一般来说，为了执行从低分辨率图像到高分辨率图像之间的转换，我们往往要进行deconvolution。简单来说，deconvolution ...

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 ...

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 ...

对于convolution: output = (input + 2 * p - k) / s + 1; 对于deconvolution: output = (input - 1) * s + k - 2 * p; ...

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. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程，定义输入矩阵为 I（4×4），卷积核为 K（3×3），输出矩阵为 O（2×2）： 卷积的过程为：Conv(I,W)=O 反卷积的过称为：Deconv(W,O)=I（需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding） 2. 步长 ...