為反卷積（Deconvolution），當然就是要介紹各種反卷積，不得不說的是隨着近幾年人工智能如火如荼 ...

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： Deconvolution (摘自https://www.bilibili.com/video ...

1. 棋盤效應 當我們要用到深度學習來生成圖像的時候，是往往是基於一個低分辨率且具有高層語義的圖像。這會使得深度學習來對這種低分辨率圖像進行填充細節。一般來說，為了執行從低分辨率圖像到高分辨率圖像之間的轉換，我們往往要進行deconvolution。簡單來說，deconvolution ...

參考：https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80407911 https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80408704 什么是反卷積 反卷積的數學含義，通過反卷積可以將通過卷積 ...

卷積（多---->1 的映射） 本質：在對輸入做9--->1的映射關系時，保持了輸出相對於input中的位置性關系 對核矩陣做以下變形：卷積核的滑動步驟變成了卷積核矩陣的擴增 卷積的矩陣乘法變成以下形式：核矩陣重排，輸入featuremap變形為向量 反卷積 ...

對於convolution: output = (input + 2 * p - k) / s + 1; 對於deconvolution: output = (input - 1) * s + k - 2 * p; ...

參考：打開鏈接 卷積： 就是這個圖啦，其中藍色部分是輸入的feature map，然后有3*3的卷積核在上面以步長為2的速度滑動，可以看到周圍還加里一圈padding，用更標准化的參數方式來描述這個過程： 二維的離散卷積(N=2) 方形的特征輸入(\(i_{1}=i_{2}=i\)) 方形 ...

1. 卷積與反卷積 如上圖演示了卷積核反卷積的過程，定義輸入矩陣為 I（4×4），卷積核為 K（3×3），輸出矩陣為 O（2×2）： 卷積的過程為：Conv(I,W)=O 反卷積的過稱為：Deconv(W,O)=I（需要對此時的 O 的邊緣進行延拓 padding） 2. 步長 ...