转置卷积Transposed Convolution 我们为卷积神经网络引入的层,包括卷积层和池层,通常会减小输入的宽度和高度,或者保持不变.然而,语义分割和生成对抗网络等应用程序需要预测每个像素的值,因此需要增加输入宽度和高度.转置卷积,也称为分步卷积或反卷积,就是为了达到这一目的. from mxnet import np, npx, init from mxnet.gluon import nn from d2l import mxnet as d2l npx.set_np() 1. Ba…

Transposed convolutions也称作fractionally strided convolutions(本人比较喜欢这个称呼,比较直观),Upconvolution,deconvolutions i:表示一般卷积时候的输入图片的大小i*i               i':表示反卷积时候的输入图片的大小 k:表示一般卷积时候的kernel的大小i*i                 k'=k s:表示stride大小                               …

反卷积的具体计算步骤 令图像为 卷积核为 case 1 如果要使输出的尺寸是 5x5,步数 stride=2 ,tensorflow 中的命令为: transpose_conv = tf.nn.conv2d_transpose(value=input, filter=kernel, output_shape=[1,5,5,1], strides=2, padding='SAME') 当执行 transpose_conv 命令时,tensorflow 会先计算卷积类型.输入尺寸.步数和输出尺寸之间…

搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后,不写下来怕又忘记,根据参考资料,加上我自己的理解,记录在这篇博客里. 先来规范表达 为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同. 记号:  i,o,k,p,s i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input size input size,卷积/反卷积输出大小 output size output size,卷积/反卷积核大小 kerne…

今天,主要和大家分享一下最近研究的卷积网络和它的一些变种. 首先,介绍一下基础的卷积网络. 通过PPT上的这个经典的动态图片可以很好的理解卷积的过程.图中蓝色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature map. 从动态图中,我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加. 同时,从这个动态图可以很明显的看出,输出的维度小于输入的维度.如果我们需要输出的维度和输入的维度相等,这就需要填充(padding). 现在我们来看…

使用GAN生成图像必不可少的层就是上采样,其中最常用的就是转置卷积(Transposed Convolution).如果把卷积操作转换为矩阵乘法的形式,转置卷积实际上就是将其中的矩阵进行转置,从而产生逆向的效果.所谓效果仅仅在于特征图的形状,也就是说,如果卷积将特征图从形状a映射到形状b,其对应的转置卷积就是从形状b映射回形状a,而其中的值并不一一对应,是不可逆的.另外,不要把逆卷积(Deconvolution)和转置卷积混淆,逆卷积的目标在于构建输入特征图的稀疏编码(Sparse coding…

deconvolution讲解论文链接:https://arxiv.org/abs/1609.07009 关于conv和deconvoluton的另一个讲解链接:http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial/conv_arithmetic.html#transposed-convolution-arithmetic 参考博客:https://blog.csdn.net/itleaks/article/details/8…

(1)边长的计算公式是:  output_h =(originalSize_h+padding*2-kernelSize_h)/stride +1 输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为: (200-5+2*1)/2+1 为9…

在深度学习网络结构中,各个层的类别可以分为这几种:卷积层,全连接层,relu层,pool层和反卷积层等.目前,在像素级估计和端对端学习问题中,全卷积网络展现了他的优势,里面有个很重要的层,将卷积后的feature map上采样(反卷积)到输入图像的尺寸空间,就是反卷积层.那么它在tensorflow里是怎么实现的呢?本篇博文讲介绍这方面的内容. 1. 反卷积函数介绍 tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padd…

从最开始的卷积层,发展至今,卷积已不再是当初的卷积,而是一个研究方向.在反卷积这篇博客中,介绍了一些常见的卷积的关系,本篇博客就是要梳理这些有趣的卷积结构. 阅读本篇博客之前,建议将这篇博客结合在一起阅读,想必会有更深的理解.另外,不管是什么类型的卷积,我们都把它理解成一种运算操作. Group convolution Group convolution是最早应用在2012年Alexnet的双GPU架构模型中,相当于把channel这一维度均分到两个GPU,进行分组卷积.如图所示: 这篇论文是:…