发表评论取消回复
相关阅读
相关 FCN 全卷积网络、卷积神经网络的上采样:Conv2DTranspose 转置卷积(反卷积/后卷积/分数步长卷积)
![20191009191333910.png][][个人主页][Link 1] -------------------- 1.转置卷积 Conv2DTrans
相关 如何理解转置卷积(transposed convolution)
简介 转置卷积也被称为反卷积,常被用用于CNN中的上采样操作,比如分割任务,或GAN网络中。反卷积并不是常规卷积的完全逆操作,反卷积也起不到根据输出特征以及对应的卷积核,
相关 反卷积(转置卷积)的理解
参考:[打开链接][Link 1] 卷积: 就是这个图啦,其中蓝色部分是输入的feature map,然后有3\3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动,可以看到周围还加里
相关 卷积神经网络(CNN)之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解
由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用。 1. 二维卷积 ![122
相关 卷积原理:几种常用的卷积(标准卷积、深度卷积、组卷积、扩展卷积、反卷积)
转载自:[https://blog.csdn.net/chenyuping333/article/details/82531047?utm\_source=blogxgwz6]
相关 TensorFlow实现卷积、反卷积和空洞卷积
TensorFlow实现卷积、反卷积和空洞卷积 TensorFlow已经实现了卷积(tf.nn.conv2d卷积函数),反卷积(tf.nn.conv2d\_tra
相关 卷积神经网络(CNN)之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解
[卷积神经网络(CNN)之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解][CNN] 作者:szx\_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍
相关 关于卷积和反卷积
[https://blog.csdn.net/gubenpeiyuan/article/details/81266155][https_blog.csdn.net_gubenp
相关 反卷积 逆卷积 转置卷积(Transposed Convolution;Fractionally Strided Convolution;Deconvolution) 输出维度shape计算
正常卷积运算: ![这里写图片描述][format_png] 如上图:4x4的输入,卷积Kernel为3x3, ,输出为2x2。其计算可以理解为: 输入矩阵展开为4
还没有评论,来说两句吧...