首先把上面卷积过程的卷积矩阵【4*16】转置,得到反卷积矩阵【16*4】如下图一,或许这就是为什么有的地方称deconvolution为Transposed Convolution【转置卷积】。然后反卷积矩阵【16*4】乘以输入【4*1】(由【2*2】的输入转换而来)得到输出矩阵【16*1】,最后输出矩阵【16*1】转换成输出【4*4】,完成反卷积过程。
上采样有3种常见的方法:双线性插值(bilinear),反卷积(Transposed Convolution),反池化(Unpooling),我们这里只讨论反卷积。这里指的反卷积,也叫转置卷积,它并不是正向卷积的完全逆过程,用一句话来解释: 反卷积是一种特殊的正向卷积,先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸,接着旋转卷积核,再进行正向卷积。 ...
本文是Matthew D.Zeiler 和Rob Fergus于(纽约大学)13年撰写的论文,主要通过Deconvnet(反卷积)来可视化卷积网络,来理解卷积网络,并调整卷积网络;本文通过Deconvnet技术,可视化Alex-net,并指出了Alex-net的一些不足,最后修改网络结构,使得分类结果提升。 摘要: CNN已经获得很好的结果,但是并没有明确的理解为什么CNN会表...
具体来说,反卷积的矩阵运算过程是这样的:卷积矩阵通常为4x16,通过与输入的1x16列向量相乘,得到输出。而转置卷积则使用16x4的矩阵,与输入的4x1列向量相乘,随后重塑为4x4的输出。这种操作并非简单的逆运算,而是通过转置卷积矩阵实现了上采样和后续卷积的结合,尽管效率相对较低,但能有效避免棋盘效应...
卷积神经网络中的卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数(维度)变化、卷积核大小与深度等概念解释 1.计算公式 设: 图像宽为W,高为H,通道数为C; 卷积核尺寸为K,通道数为D,个数为N; 卷积运算步长为S,0填充大小为P; 输入和输出量分别以1和2表示。 卷积: W2 = (W1 - K + 2×P) / S + 1 H2 =...
具体来说,反卷积是将卷积核进行转置后再与卷积后的结果进行一次卷积操作。虽然不能完全恢复出原始的输入信号,但反卷积可以在一定程度上恢复被卷积生成后的原始输入,将带有小部分缺失的信息最大化地恢复。 反卷积的用途广泛,包括但不限于以下几个方面: 1.信道均衡:在通信系统中,信号在传输过程中可能会受到各种干扰...
空洞卷积 通俗理解:在卷积核上增加空白数据,或者说是在卷积的时候固定跳过部分像素点,达到一次卷积看到的范围变大的效果。 作用:在不增加参数的情况下,增大感受野。(效果等同于卷积+池化,但是避免了其中的弊端) 反卷积 通俗理解:在输入的图像中做空白填充,从而达到输出的图像变大的效果。 作用:增大图像的尺寸,可以...
解析 答:反卷积(转置卷积)是一种通过卷积操作实现上采样的技术,用于图像分割、超分辨率等任务。空洞卷积(膨胀卷积)是一种在卷积核中引入空洞来扩大感受野的方法,适用于处理大尺寸图像。例如,在语义分割任务中,反卷积用于将低分辨率特征图恢复到原始尺寸,而空洞卷积用于获取更大范围的上下文信息。
本文是Matthew D.Zeiler 和Rob Fergus于(纽约大学)13年撰写的论文,主要通过Deconvnet(反卷积)来可视化卷积网络,来理解卷积网络,并调整卷积网络;本文通过Deconvnet技术,可视化Alex-net,并指出了Alex-net的一些不足,最后修改网络结构,使得分类结果提升。 摘要: ...
1,提出了一个新颖的可视化方法,通过可视化证明了卷积网络的一些特征,复合性,特征不变性和网络深度的关系; 2,通过可视化还可以调试网络结构,通过遮蔽实验证明网络学习到一种隐士的相关性,通过削减实验证明深度很重要 3,特征推广 七,一些困惑和理解 本文提出了一种新的卷积特征可视化技术,帮助理解卷积网络的特性,以及根据...