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 ...

deconvolution講解論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1609.07009 關於conv和deconvoluton的另一個講解鏈接：http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial ...

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 ...

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

反卷積是指，通過測量輸出和已知輸入重構未知輸入的過程。在神經網絡中，反卷積過程並不具備學習的能力，僅僅是用於可視化一個已經訓練好的卷積神經網絡，沒有學習訓練的過程。反卷積有着許多特別的應用，一般可以用於信道均衡、圖像恢復、語音識別、地震學、無損探傷等未知輸入估計和過程辨識方面的問題。 在神經網絡 ...

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 ...

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 ...