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 ...

在图像分割领域，图像输入到CNN，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出，所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测，之前的pooling操作使得每个pixel ...

膨胀卷积 Dilated Convolution 也叫空洞卷积 Atrous Convolution 膨胀系数dilation rate \(r=1\)时就是普通卷积，上图中的膨胀系数\(r=2\) 为什么要引入膨胀卷积？ 因为maxpooling进行池化操作后，一些细节和小目标会丢失 ...

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 ...

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 ...

看了很多反卷积和转置卷积的文章，似乎还是一头雾水，记录下自己理解的过程～ 有人一句话总结：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。 反卷积（转置卷积）通常用来两个方面： 1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间 ...

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 ...

Dilation 卷积，也被称为：空洞卷积、膨胀卷积。 一、一般的卷积操作： 首先，可以通过动态图，理解正常卷积的过程： 如上图，可以看到卷积操作。 对于CNN结构，通常包括如下部分： 输入层 （input layer）--- 卷积计算层 （CONV）--- 激励层（RELU ...