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 ...

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 ...

是VALID模式，所以，按照第一個網址直接計算就可以 反卷積：https://zhuanlan.zh ...

1.采樣頻率（HZ）、采樣率與采樣點數 如圖，采樣頻率（注：采樣率與采樣頻率單位是不一樣的，但是結果換算差不多，就是采樣頻率可以為小數，而采樣率只能為整數）就是每秒鍾采集我們每次所需要采集的采樣點的次數，其單位是（hz）或者（次/秒），采樣率表示每秒采樣點的個數，其單位 ...

一、縮放原理 　　圖像幾何變換又稱為圖像空間變換，它將一副圖像中的坐標位置映射到另一幅圖像中的新坐標位置。即一種空間映射關系，需要注意映射過程中的變化參數。圖像的幾何變換改變了像素的空間位置，建立一 ...

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 ...

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