先講一下是怎么卷積的。一般輸入的是RGB顏色空間的圖片，即有三個通道。可以理解為這三個通道的每個對應的數值組合在一起表示了這一張圖片。 卷積操作過程：（通道數變化的原理） 先從一張示意圖說起，卷積基礎概念和操作步驟就不啰嗦了，只講這張圖，大意就是，有in-channel ...

卷及神經網絡的卷積操作對輸入圖像的邊緣位置有兩種處理方式： 有效填充 邊緣填充 有效填充：濾波器的采樣范圍不超過圖片的邊界，strides=1時，輸出特征圖的大小計算方法為input_height - filter_height +1 相同填充 ...

pytorch轉置卷積(反卷積)參數說明，尺寸輸入輸出的計算 函數構造： in_channels(int) – 輸入信號的通道數 out_channels(int) – 卷積產生的通道數 kerner_size(int or tuple) - 卷積核的大小 ...

核的感受野大小為： 2、特征圖大小計算。假定輸入空洞卷積的大小為 i，步長 為 s ,空 ...

最近復習了一下卷積神經網絡，好久沒看都搞忘了。 計算特征圖的公式如下： 其中n表示原來圖像的大小，p表示padding的大小，f表示filter的大小，s表示stride，計算完成之后向下取整，就可以了。這里記錄一下這個公式，以免自己搞忘了。同時，還有一個容易搞忘的地方是，在圖像 ...

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 ...

的輸出信號，完全還原輸入信號 但是 在卷積中原始數據已經丟失，還原的知識一個相同大小的用特征值表達的數據 ...

恢復特征圖分辨率的方式對比：反卷積，上池化，上采樣 文章目錄 1.（反）卷積- （反）卷積原理- （反）卷積過程 利用 CNN 做有關圖像的任務時，肯定會遇到 需要從低分辨率圖像恢復到到高分辨率圖像 的問題。解決方法目前無非就是 1）插值，2）反卷積 一般 上采樣 ...