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 ...

deconvolution讲解论文链接：https://arxiv.org/abs/1609.07009 关于conv和deconvoluton的另一个讲解链接：http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial ...

我们可以通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。通过对一些资料的学习，简单的整理下三种恢复方法，并进行对比。 1、上采样（Upsampling）[没有学习过程] 在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样 ...

反卷积、上采样、上池化图示理解，如上所示。 目前使用得最多的deconvolution有2种。 方法1：full卷积， 完整的卷积可以使得原来的定义域变大 上图中蓝色为原图像，白色为对应卷积所增加的padding，通常全部为0，绿色是卷积后图片。卷积的滑动是从卷积核右下角与图片左上角重叠 ...

Plese see this answer for a detailed example of how tf.nn.conv2d_backprop_input and tf.nn.conv2d_ ...

反卷积是指，通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程。在神经网络中，反卷积过程并不具备学习的能力，仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络，没有学习训练的过程。反卷积有着许多特别的应用，一般可以用于信道均衡、图像恢复、语音识别、地震学、无损探伤等未知输入估计和过程辨识方面的问题。 在神经网络 ...

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. 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 ...