反卷积常用方法

时间 2021-01-08

标签反卷积上采样繁體版

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反卷积一个用于分类任务的深度神经网络通过卷积来不断抽象学习，实现分辨率的降低，最后得到一个较小的FeatureMap，即特征图，通常大小为 5 × 5 5\times5 5×5或者 7 × 7 7\times7 7×7。而图像分割任务需要恢复与原尺寸大小一样的图片，所以需要从这个较小尺度的特征图回复原始图片尺寸，这是一个上采样过程。由于这个过程与卷积正好是对应的逆操作，所以通常称为反卷积

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1. 反卷积经常使用方法
2. 使用上采样加卷积的方法代替反卷积
3. 卷积与反卷积（转置卷积）
4. 卷积与反卷积
5. 卷积和反卷积
6. 反卷积/转置卷积
7. 反卷积
8. 反卷积 deconvolution
9. [PyTorch]PyTorch中反卷积的用法
10. 卷积原理：几种经常使用的卷积（标准卷积、深度卷积、组卷积、扩展卷积、反卷积）
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