当我在研究转置卷积中填充差异的时候，我发现关于一些关于 SAME 和 VALID 填充的很有趣的事情。...需要理解的最重要的事情是，在 Valid 填充时，滤波器 Kernel 的大小不会超出输入图像的尺寸，对于卷积和转置卷积都是如此。类似，Same 填充核可以超出图像维度。...Same padding 通常在图像边界之外填充空的行和列。在正常的卷积过程中，即使填充是相同的，Kernel 可以用上面提到的步长扫描完整图像，实际上也不会在输入图像上填充任何东西。...然而，如果由于 Kernel 大小和步长值而漏掉一些行或列，则添加一些额外的列和行来覆盖整个图像。 这不是转置卷积的情况。输出图像维度不依赖于过滤器的内核大小，而是根据步长的倍数增加。...优先考虑给图像增加列，图像两侧增加的列要一致。如果不一致，那么额外的列就会被添加到图像右侧。 那么如何采用这些滤波器对图像进行上采样呢？ 这很简单，因为现在我们有了方程。
（Transpose Convolution） 3.1 转置卷积提出背景 通常情况下，对图像进行卷积运算时，经过多层的卷积运算后，输出图像的尺寸会变得很小，即图像被约减。...转置卷积中，不会使用预先设定的插值方法，它具有可学习的参数，通过让网络自行学习，来获取最优的上采样方式。...在语义分割中，会使用卷积层在编码器中进行特征提取，然后在解码层中进行恢复为原先的尺寸，这样才可以对原来图像的每个像素都进行分类。这个过程同样需要用到转置卷积。经典方法如：FCN2和Unet3。...3.3 转置卷积与标准卷积的区别 标准卷积的运算操作其实就是对卷积核中的元素与输入矩阵上对应位置的元素进行逐像素的乘积并求和。...stride>1的转置卷积 在实际使用的过程中，我们大多数时候使用的会是stride>1的转置卷积，从而获得较大的上采样倍率。
虽然在一些文章中将反卷积与转置卷积认为是等价的，但是 [1] 中的作者表示他们反对使用反卷积来表示转置卷积，他们的依据是在数学中反卷积被定义为卷积的逆，这实际上与转置卷积是不相同的。...如上图所示，中间绿色的部分是对原始图像进行步长为 1 的卷积得到的结果。...对于 s=2 的卷积，相当于在步长为1的卷积的输出结果上（绿色的部分）每隔一个点采样一次，我们可以想想绿色的那部分，被若干个红色的框不重复的覆盖，然后每次采样都是在左上角的位置进行采样。...只有当卷积核的大小和 pading 的大小均不相等时，才会得到的相等大小的输出。 2. 转置卷积 转置卷积常常用于自编码器中的解码器部分，或者将 feature 映射到高维。...卷积和转置卷积是一对相关的概念，转置卷积嘛，你总得告诉我你针对谁是转置卷积啊。
image.png 卷积（convolution）：滤波器上的元素和输入的窗口数据对应元素进行相乘并累加求和。...使用填充主要是为了调整输出的大小（防止每次进行卷积运算后空间缩小以至最终空间缩小为 1 ），可以在保持空间大小不变的情况下将数据传给下一层。 步幅（stride）：应用滤波器的位置间隔称为步幅。...一般来说，池化的窗口大小会和步幅设定成相同的值。池化是指对每个区域进行下采样（Down Sampling）得到一个值，作为这个区域的概括。 常见池化方法 Max 池化 Average 池化 4....特别是当卷积核是可学习的参数时，卷积和互相关在能力上是等价的。 在具体实现上，一般会以互相关操作来代替卷积，从而会减少一些不必要的操作或开销。...{array} x=WTz 这两个映射之间不是逆关系，只是形式上的转置关系。
Yann LeCun最早提出将卷积神经网络应用到图像识别领域的，其主要逻辑是使用卷积神经网络提取图像特征，并对图像所属类别进行预测，通过训练数据不断调整网络参数，最终形成一套能自动提取图像特征并对这些特征进行分类的网络...池化层：池化层是对卷积层输出的特征图进行降采样，降低特征图的维度，同时保留图像中重要的信息。...： 图片卷积计算过程 3.2 卷积计算 上一节说了为什么要有卷积，知道卷积就是类似滤波器做矩阵运算，其中具体过程如下： 卷积计算 卷积核：卷积核是卷积运算的参数，它是一个矩阵，其数值对图像中与卷积核同样大小的子块像素点进行卷积计算时所采用的权重...； 权重系数：权重系数就是卷积核的参数，捕获图像中某像素点及其邻域像素点所构成的特有空间模式； 填充：填充是指在图像边缘添加像素点，使得卷积核可以覆盖到整个图像，避免卷积运算时输入图像尺寸变小； 步长：...卷积的逆运算，用于增加上采样中间层特征图的空间维度，与通过卷积核减少输入元素的常规卷积相反，转置卷积通过卷积核广播输入元素，从而产生形状大于输入的输出，其中示意图和样例代码如下： 转置卷积 def trans_conv
第二个阶段是解码器阶段，该阶段使用了转置卷积（反卷积）对来自编码器的特征进行上采样，直至其尺寸与输入图像一致。上图展现了每一层后的输出 H 和 W。输出的通道厚度（数量）并未展示出来，但可以量化表示。...无论使用解码器对编码器的输出进行上采样，然后将解码器输出维度降为 n 还是将编码器的输出维度直接降为 n 然后用解码器对降维后的输出进行上采样，最终结果都是 H*W*n。...用类似于卷积的转置卷积进行上采样，以卷积核大小 k、步长 s 和滤波器数量（厚度）f 作为参数。每一个转置卷积的滤波器数量 f 都设置为 10，因为我们不用改变厚度。...步长取决于最终维度和初始维度的比例。对第一个转置卷积而言，高度的比例是（30/14），宽度的比例是（40/19），二者的值都约为 2，故 s=2。...最终，当 k=4 的时候起作用了。对第二个转置卷积而言，卷积核大小通常为 k=6。 ? 解码器阶段，卷积核大小（k）和步长（s）的值都经过仔细选择。
卷积层中需要用到卷积核（滤波器或特征检测器）与图像特征矩阵进行点乘运算，利用卷积核与对应的特征感受域进行划窗式运算，需要设定卷积核对应的大小、步长、个数以及填充的方式，如表5.4所示。...卷积核步长（Stride） 定义了卷积核在卷积过程中的步长 常见设置为1，表示滑窗距离为1，可以覆盖所有相邻位置特征的组合；当设置为更大值时相当于对特征组合降采样 填充方式（Padding） 在卷积核尺寸不能完美匹配输入的图像矩阵时需要进行一定的填充策略...设置为'SAME'表示对不足卷积核大小的边界位置进行某种填充（通常零填充）以保证卷积输出维度与输入维度一致；当设置’VALID’时则对不足卷积尺寸的部分进行舍弃，输出维度就无法保证与输入维度一致 输入通道数...同样是的卷积核尺寸，扩张卷积可以提取范围的区域特征，在实时图像分割领域广泛应用 转置卷积 先对原始特征矩阵进行填充使其维度扩大到适配卷积目标输出维度，然后进行普通的卷积操作的一个过程，其输入到输出的维度变换关系恰好与普通卷积的变换关系相反...转置卷积常见于目标检测领域中对小目标的检测核图像分割领域还原输入图像尺度 可分离卷积 标准的卷积操作是同时对原始图像三个方向的卷积运算，假设有个相同尺寸的卷积核，这样的卷积操作需要用到的参数为个；若将长宽与深度方向的卷积操作分离出变为与的两步卷积操作
每个上采样层都代表一个步长为 2 的转置卷积运算。转置卷积运算与常规卷积运算类似。 一般而言，常规卷积运算的层从宽而浅到窄而深。而转置卷积运算恰好相反：其层从窄而深到宽而浅。...转置卷积运算操作的步长定义了输出层的大小。在使用'same'填充、步长为 2 时，输出特征图的尺寸将是输入层大小的两倍。...将 3x3 的卷积核在 2x2 的输入上进行步长为 2 的转置卷积运算，相当于将 3x3 的卷积核在 5x5 的输入上进行步长为 2 的常规卷积运算。对于二者，均使用不带零填充的「VALID」。...所有转置卷积运算都使用 5x5 大小的卷积核，其深度从 512 逐渐降到 3——此处的 3 代表 RGB 彩色图像的 3 个通道。...最终的输出尺寸由训练集图像的大小定义。在这种情况下，如果对 SVHN 进行训练，生成器将产生 32x32x3 的图像。但是，如果对 MNIST 进行训练，则会生成 28x28 的灰度图像。
atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。avg_pool(): 对输入执行平均池操作。avg_pool1d(): 对输入执行平均池操作。...(弃用参数值)(弃用参数值)conv1d_transpose(): conv1d的转置。conv2d(): 计算给定4-D输入和滤波张量的二维卷积。...conv2d_transpose(): conv2d的转置。conv3d(): 计算给定5-D输入和滤波张量的三维卷积。...conv3d_transpose(): conv3d的转置。conv_transpose(): 卷积的转置。convolution():计算N-D卷积的和(实际上是互相关的)。...top_k(): 查找最后一个维度的k个最大项的值和索引。uniform_candidate_sampler(): 使用统一的基分布对一组类进行采样。
在二维卷积中，通常设置为3，即卷积核大小为3×3。 步幅（Stride）：定义了卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通常设置为1，也可将步幅设置为2后对图像进行下采样，这种方式与最大池化类似。...转置卷积 转置卷积（transposed Convolutions）又名反卷积（deconvolution）或是分数步长卷积（fractially straced convolutions）。...转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。然而，这两种卷积对输入数据执行的实际数学运算是不同的。转置卷积层只执行了常规的卷积操作，但是恢复了其空间分辨率。 ?...△ 卷积核为3×3、步幅为2和无边界扩充的二维转置卷积 转置卷积和反卷积的唯一共同点在于两者输出都为5×5大小的图像，不过转置卷积执行的仍是常规的卷积操作。...△ X、Y方向上的Sobel滤波器 Sobel算子通常被用于图像处理中，这里以它为例。你可以分别乘以矢量[1,0,-1]和[1,2,1]的转置矢量后得到相同的滤波器。
虽然它的默认值通常为1，但我们可以将步长设置为2，然后对类似于MaxPooling的图像进行向下采样。 边缘填充（Padding）:Padding用于填充输入图像的边界。...卷积核大小为3、扩张率为2并且无边界扩充的二维卷积 转置（Transposed）卷积 转置卷积也就是反卷积（deconvolution）。...卷积核大小为3×3、步长为2并且无边界填充的二维卷积 一个转置的卷积并不会这样做。唯一的共同点是，它保证输出将是一个5×5的图像，同时仍然执行正常的卷积运算。...卷积核大小为3×3、步长为2并且无边界填充的转置的二维卷积 可分离卷积 在可分离的卷积中，我们可以将卷积核操作分解成多个步骤。...Sobel X和Y滤波器（filter） 以Sobel算子卷积核为例，它在图像处理中经常被使用。通过乘以向量[1, 0, -1]和[1,2,1].T，你可以得到相同的卷积核。
在实际应用中，我们需要根据警告信息及官方文档的指导，对具体的代码进行相应的更新和调整。Conv2D是深度学习中常用的卷积神经网络层，用于处理二维输入数据，如图像。...它在图像分类、目标检测、图像生成等许多计算机视觉任务中发挥重要作用。 Conv2D的作用是对输入数据进行二维卷积操作。它通过学习一组可训练的滤波器（也称为卷积核或权重）来提取图像中的特征。...# 滤波器的大小，可以是一个整数或一个元组，如(3, 3) strides=(1, 1), # 步幅，表示滤波器在输入上移动的步长，默认为(1, 1) padding='valid',...每个滤波器会生成一个输出通道，用于检测不同的特征和模式。kernel_size用于指定滤波器的大小，可以是一个整数表示正方形滤波器的边长，也可以是一个元组表示非正方形滤波器的高和宽。...strides表示滤波器在输入上移动的步长，是一个元组，如(1,1)表示水平和垂直方向都移动一个像素。padding用于控制输入的边界处理方式。
为了解决这个问题，分割网络通常有三个主要组件：卷积，下采样和上采样层。 ? 用于图像语义分割的编码器 - 解码器架构。...在神经网络中进行下采样有两种常用方法：使用 步长大于1的卷积 （convolution striding） 或常规的 池化 操作。...通常，上采样层使用的是 步长大于1 的转置卷积，使模型层从深又窄层变为更宽更浅的层。在这里，我们使用转置卷积将特征向量的维度增加到所需的值。 在大多数论文中，分割网络的这两个组件称为编码器和解码器。...当扩张率等于1时，它和标准卷积一样。但是，如果我们将扩张系数设置为2，它会产生扩大卷积核的效果。 从理论上讲，它就是这样的。首先，它根据扩张率来扩展卷积滤波器范围。...基于最初的实施，我们使用513x513的 裁剪尺寸进行训练和测试。因此，使用16的输出步长后，ASPP接收大小为32x32的特征向量 。
我们通常希望进行与正常卷积相反的装换，即我们希望执行上采样，比如自动编码器或者语义分割。（对于语义分割，首先用编码器提取特征图，然后用解码器回复原始图像大小，这样来分类原始图像的每个像素。）...实现上采样的传统方法是应用插值方案或人工创建规则。而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...这里我们用一个简单的例子来说明，输入层为，先进行填充值Padding为单位步长的零填充，再使用步长Stride为1的卷积核进行卷积操作则实现了上采样，上采样输出的大小为。 ?...下图，转置卷积被应用在同一张的输入上（输入之间插入了一个零，并且周围加了的单位步长的零填充）上应用的卷积核，得到的结果（即上采样结果）大小为。 ?...： 情况一： 情况二： 这里以经典图像语义分割模型全卷积网络FCN-32s为例，上采样转置卷积的输入为，我们希望进行一次上采样后恢复成原始图像尺寸，代入公式得到一个关于三者之间的关系等式：。
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。...背景&贡献 LeNet是CNN之父Yann LeCun在1998提出来的，LeNet通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、下采样等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，...我们可以具体分析一下： 首先输入图像是单通道的大小的图像，用caffe中的Blob表示的话，维度就是。其中代表batch_size。...第二个卷积层conv2的卷积核尺寸为，步长，卷积核数目为，卷积后图像尺寸变为，输出特征图维度为。...卷积神经网络学习路线（三）| 盘点不同类型的池化层、1*1卷积的作用和卷积核是否一定越大越好？ 卷积神经网络学习路线（四）| 如何减少卷积层计算量，使用宽卷积的好处及转置卷积中的棋盘效应？
下面再介绍一个转置卷积，看看这又是个啥？ 2.3 转置卷积 转置卷积又称为反卷积和部分跨越卷积（当然转置卷积这个名字比逆卷积要好，原因在下面），用于对图像进行上采样。在图像分割任务中经常被使用。...下面我们看看转置卷积是怎么样的： 转置卷积是一个上采样，输入的图像尺寸是比较小的，经过转置卷积之后，会输出一个更大的图像，看下面示意图： ?...下面就具体学习 Pytorch 提供的转置卷积的方法： nn.ConvTranspose2d: 转置卷积实现上采样 ? 这个参数和卷积运算的参数差不多，就不再解释一遍了。...好了，这就是池化操作了，下面再整理一个反池化操作，就是上面提到的 nn.MaxUnpool2d: 这个的功能是对二维信号(图像)进行最大池化上采样 ? 这里的参数与池化层是类似的。...然后学习了 Pytorch 的二维卷积运算及转置卷积运算，并进行了对比和分析了代码上如何实现卷积操作。
2、Deconvolution（transposed Convolutions）反卷积（转置卷积） 反卷积就是卷积的逆过程，其在提出后被使用，后来并不常用，反卷积就是将卷积的输出重新还原为原来大小，但其...下面给一个输出特征图大小的计算方式： 假设我们做转置卷积的输入特征图大小为 n×n，，卷积核大小为 k×k，步长stride为s，那么转置卷积需要在四周每个边缘补0的数量为s−1，边缘和内部插空补0后输入特征图大小变为...s×n+s−1，使用大小为k的卷积核进行卷积（滑动步长为1），得到的输出特征图大小为：(s×n+s−1−k+1)/1=s×n+(s−k)，转置卷积并不是严格将输入特征图变为了s倍，而是还相差了个s−k。...空洞卷积常被用以低成本地增加输出单元上的感受野，同时还不需要增加卷积核大小，当多个空洞卷积一个接一个堆叠在一起时，这种方式是非常有效的。...卷积核可以在任意方向进行伸缩，改变感受野的范围，该位移量是靠额外的一个卷积层进行自动学习的，如下图，（a）是普通的卷积，卷积核大小为3*3，采样点排列非常规则，是一个正方形。
前言 这是卷积神经网络的学习路线的第四篇文章，这篇文章主要为大家介绍一下如何减少卷积层的计算量，使用宽卷积的好处以及转置卷积中的棋盘效应。 如何减少卷积层计算量？...same方式的填充通常使用0填充的方式对卷积核不满足整除条件的输入特征图进行补全，使得卷积层的输出维度和输入维度一致。...当我们在用反卷积（转置卷积）做图像生成或者上采样的时候或许我们会观察到我们生成的图片会出现一些奇怪的棋盘图案或者说你感觉到你生成的图片有颗粒感。如下图所示（图的原始来源附在附录里了）： ?...这种现象之所以会发生是因为在上采样使用反卷积的时候，卷积核的大小不能被步长整除导致的。先看一下没有棋盘效应的情况： ? 再看一下出现棋盘效应的情况： ? 并且在二维图片上棋盘效应会更加严重。...在这里插入图片描述 总结：从原始英文博客上的实验结论来看，使用上采样+卷积层的图像放大方法有效的改善了棋盘效应，所以要是图像生成的时候遇到了棋盘效应你知道怎么做了吗？
第一层用于处理输入图像，最后一层则用于图像重建，由一个大小为3 × 3 × 64的单一滤波器组成。...蓝色箭头表示转置的卷积（上采样）。绿色箭头表示元素相加运算，橙色箭头表示递归层 如图5（e）所示，在拉普拉斯金字塔框架的基础上构建网络。...模型有两个分支：（1）特征提取（2）图像重建。 特征提取。在第s层，特征提取分支由d个卷积层和一个转置卷积层组成，对提取的特征按2的比例进行上采样。...请注意，较低层次的特征表征与较高层次的特征表征是共享的，因此可以增加网络的非线性，以学习更高层次的复杂映射。 图像重建。在第s层，输入图像通过一个转置的卷积（上采样）层以2的比例进行上采样。...具体来说，使用标准的残差块来实现两个自过渡。单个卷积层用于下采样转换，单个转置的卷积（或反卷积）层用于上采样转换。这两个状态间层的步长被设置为与SR上标系数相同。 展开细节。
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