原文链接:https://blog.csdn.net/yepeng_xinxian/article/details/82380707 1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)参数:in_channels(int) – 输入信号的通道out_channels(int) – 卷积产生的通道

1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程,定义输入矩阵为 I(4×4),卷积核为 K(3×3),输出矩阵为 O(2×2): 卷积的过程为:Conv(I,W)=O 反卷积的过称为:Deconv(W,O)=I(需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding) 2. 步长与重叠 卷积核移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象.

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出

(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

文章来源:https://www.jianshu.com/p/01577e86e506 pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True) class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_si

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

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

反卷积(转置卷积.空洞卷积(微步卷积))近几年用得较多,本篇博客主要是介绍一下反卷积,尤其是怎么计算反卷积(选择反卷积的相关参数) 图1 空洞卷积(微步卷积)的例子,其中下面的图是输入,上面的图是输出,显然这是一个upsampling的过程,我们也称为反卷积. 首先,既然本文题名为反卷积(Deconvolution),当然就是要介绍各种反卷积,不得不说的是随着近几年人工智能如火如荼,大牛纷纷在各个角度开始深入研究这个深度学习,这当然就是更广了同时也更深了,但是只要抓住深度学习的命门,其实很多工作

反卷积操作: 首先对需要进行维度扩张的feature_map 进行补零操作,然后使用3*3的卷积核,进行卷积操作,使得其维度进行扩张,图中可以看出,2*2的feature经过卷积变成了4*4.    3*3的卷积经过扩张以后形成了5*5                          feature_map为偶数                                              feature_map为偶数 代码:主函数 with tf.variable_scope('

1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程,定义输入矩阵为 I(4×4),卷积核为 K(3×3),输出矩阵为 O(2×2): 卷积的过程为:Conv(I,W)=O 反卷积的过称为:Deconv(W,O)=I(需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding) 2. 步长与重叠 卷积核移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象.

关于卷积操作是如何进行的就不必多说了,结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的. 代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数,首先是determine_padding(filter_shape, output_shape="same"): def determine_padding(filter_shape, output_shape="same"): # No paddin

反卷积是指,通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程.在神经网络中,反卷积过程并不具备学习的能力,仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络,没有学习训练的过程.反卷积有着许多特别的应用,一般可以用于信道均衡.图像恢复.语音识别.地震学.无损探伤等未知输入估计和过程辨识方面的问题. 在神经网络的研究中,反卷积更多的是充当可视化的作用,对于一个复杂的深度卷积网络,通过每层若干个卷积核的变换,我们无法知道每个卷积核关注的是什么,变换后的特征是什么样子.通过反卷积的还原,可以对这些问题有个清晰的可视

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

卷积层 1. 1d/2d/3d卷积 Dimension of Convolution 卷积运算:卷积核在输入信号(图像)上滑动,相应位置上进行乘加 卷积核:又称为滤波器,过滤器,可认为是某种模式,某种特征. 卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域,与卷积核模式越相似,激活值越高,从而实现特征提取,所以在深度学习当中,可以把卷积核看成是特征提取器的检测器 AlexNet卷积核可视化,发现卷积核学习到的是边缘,条纹,色彩这一些细节模式 卷积维度:一般情况下,卷积核在几个维度上滑动,就是几

在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层.卷积操作层.pooling层.非线性变换层.内积运算层.归一化层.损失计算层等:本篇主要介绍卷积层 参考 1. 卷积层总述 下面首先给出卷积层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "conv1" // 该层的名字 type: "Convolution" // 该层的类型,具体地,可选的类型有:Convolut

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

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

CNN神经网络架构至少包含一个卷积层 (tf.nn.conv2d).单层CNN检测边缘.图像识别分类,使用不同层类型支持卷积层,减少过拟合,加速训练过程,降低内存占用率. TensorFlow加速所有不同类弄卷积层卷积运算.tf.nn.depthwise_conv2d,一个卷积层输出边接到另一个卷积层输入,创建遵循Inception架构网络 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision https://arxiv.org/ab

Plese see this answer for a detailed example of how tf.nn.conv2d_backprop_input and tf.nn.conv2d_backprop_filter in an example. In tf.nn, there are 4 closely related 2d conv functions: tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d_backprop_filter tf.nn.conv2d_backprop_i

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