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

unpooling (摘自https://www.bilibili.com/video/av15889450/?p=33，第30分鍾) unpooling有很多種方法，其中一種如下圖： De ...

我們可以通過卷積和池化等技術可以將圖像進行降維，因此，一些研究人員也想辦法恢復原分辨率大小的圖像，特別是在語義分割領域應用很成熟。通過對一些資料的學習，簡單的整理下三種恢復方法，並進行對比。 1、上采樣（Upsampling）[沒有學習過程] 在FCN、U-net等網絡結構中，涉及到了上采樣 ...

反卷積、上采樣、上池化圖示理解，如上所示。 目前使用得最多的deconvolution有2種。 方法1：full卷積， 完整的卷積可以使得原來的定義域變大 上圖中藍色為原圖像，白色為對應卷積所增加的padding，通常全部為0，綠色是卷積后圖片。卷積的滑動是從卷積核右下角與圖片左上角重疊 ...

一 1x1卷積 在架構內容設計方面，其中一個比較有幫助的想法是使用 1×1 卷積。也許你會好奇，1×1 的卷積能做什么呢？不就是乘以數字么？聽上去挺好笑的，結果並非如此，我們來具體看看。 過濾器為 1×1 ，這里是數字 2，輸入一張 6×6×1 的圖片，然后對它做卷積，過濾器大小 ...

在前面我們已經陸續介紹了許多特征檢測算子，我們可以根據圖像局部的自相關函數求得Harris角點，后面又提到了兩種十分優秀的特征點以及他們的描述方法SIFT特征和SURF特征。SURF特征是為了提高運算效率對SIFT特征的一種近似，雖然在有些實驗環境中已經達到了實時，但是我們實踐工程應用中，特征點 ...

1.使用DbContext池 　　在Core Mvc中,如果使用 AddDbContextPool 方法，那么在控制器請求 DbContext 實例時，我們會首先檢查池中有無可用的實例。 請求處理完成后，實例的任何狀態都將被重置，並且實例本身會返回池中。 從概念上講，此方法類似於 ADO.NET ...

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