nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True ...

本文转摘于如下链接： 逆卷积的详细解释ConvTranspose2d（fractionally-strided convolutions) https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10791328.html pytorch官方手册：https ...

卷积步长（Strided convolutions） 卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作，让我向你展示一个例子。 如果你想用3×3的过滤器卷积这个7×7的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了2。你还和之前一样取左上方的3×3区域的元素的乘积，再加起来，最后 ...

Upsample、ConvTranspose2d、conv后PixelShuffle用法上有什么区别？ 不改变特征图通道数而将特征图尺寸扩大一倍有3个方法： 1.Upsample上采样 2.先用卷积将通道数扩大一倍，然后用PixelShuffle，将两个通道的特征图相互插入使得尺寸扩大 ...

最近在阅读《Context Encoding for Semantic Segmentation》中看到应用了dilated convolutions。 扩张卷积与普通的卷积相比，除了卷积核的大小以外，还有一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示扩张的大小。扩张卷积与普通 ...

来自 | 知乎 作者丨玖零猴 链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/113285797 编辑丨极市平台 空洞卷积在图像分割需要增加感受野同时保持特征图的尺寸的需求中诞生，本文详细介绍了空洞卷积的诞生、原理、计算过程以及存在的两个潜在的问题，帮助大家将空洞卷积这一 ...

padding有两种可选值：‘VALID’和‘SAME’。(源图像边缘的填充，填充值：0) 取值为‘VALID’时padding=0，并不会对输入(input)做填充； 取值为‘SAME’时padding>0，将会对输入(input)做填充，填充值都是0值。 卷积 ...

本文参考了 Dance of Faith 大佬的博客 我们定义集合并卷积 \[h_{S} = \sum_{L \subseteq S}^{} \sum_{R \subseteq S}^{} [L \cup R = S] f_{L} * g_{R} \] 最暴力的时候只能 ...