深度学习卷积网络中反卷积/转置卷积的理解 transposed conv/deconv
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 ...
原文：深度学习中反卷积层(转置卷积)引起的棋盘格噪声
在基于CNN的超分辨率中，经常在最后一层使用stride gt 的deconv layer，而这会造成棋盘格噪声。如下图所示 具体产生原因 上面的黑格子是表示原始图像中的某一个像素点，白色的表示转置卷积中的stride，一般是用 去填充。下面一层就是deconv生成的图像。可以看到stride不能整除size的时候，就会出现棋盘格效应 当然，就算整除也不能完全消除 。 如何避免呢 采用一般的插值算 ...
2018-12-28 22:09 0 1226 推荐指数：
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