卷积（多---->1 的映射） 本质：在对输入做9--->1的映射关系时，保持了输出相对于input中的位置性关系 对核矩阵做以下变形：卷积核的滑动步骤变成了卷积核矩阵的扩增 卷积的矩阵乘法变成以下形式：核矩阵重排，输入featuremap变形为向量 反卷积 ...

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 ...

反卷积（转置卷积、空洞卷积（微步卷积））近几年用得较多，本篇博客主要是介绍一下反卷积，尤其是怎么计算反卷积（选择反卷积的相关参数） 图1 空洞卷积（微步卷积）的例子，其中下面的图是输入，上面的图是输出，显然这是一个upsampling的过程，我们也称为反卷积。 首先，既然本文题名 ...

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://deeplearnin ...

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 ...

一、图像卷积类型 　　在2维图像卷积计算中，大致分为full、same和valid这三类。 　　1、valid卷积操作 　　 　　　　　　　　　　　　图1 valid卷积操作 　　valid卷积的图像大小计算公式为：滑动步长为S，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图 ...