反卷积的具体计算步骤 令图像为 卷积核为 case 1 如果要使输出的尺寸是 5x5，步数 stride=2 ，tensorflow 中的命令为： 当执行 transpose_conv 命令时，tensorflow 会先计算卷积类型、输入尺寸 ...

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 ...

1.图像卷积 图2 同样地，卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转，同时卷积核中心与需计算的图像像素对齐，输出结构为中心对齐像素的一个新的像素值，计算例子如下 图3 这样计算出左上角(即第一行第一列)像素的卷积后像素值。 给出 ...

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 ...

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 ...

在了解空洞卷积时候发现了Kronecker convolution是对空洞卷积的改进，于是学习了一下 ，原文连接：1812.04945v1.pdf (arxiv.org) 个人理解如下： 　　首先，对于一个普通卷积，假设输入为A，A的大小为(Ha,Wa,Ca)，卷积后的输出为B，B的大小为(Hb ...

啰嗦开场白 读本科期间，信号与系统里面经常讲到卷积(convolution)，自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理，里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习，更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network ...

定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果 ， 其中星号*表示卷积。 当时序n=0时，序列h(-i)是h(i)的时序i取反的结果；时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度，所以这种相乘后 ...