转置卷积在某些特定的领域有着非常广泛的应用，比如： 在DCGAN1，生成器将会用随机值转变为一个全尺寸(full-size)的图片，这个时候就需要用到转置卷积。...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。...CNN的可视化4：通过转置卷积将CNN中得到的特征图还原到像素空间，以观察特定的特征图对哪些模式的图像敏感。...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。...这里，用来进行转置卷积的权重矩阵不一定来自于原卷积矩阵. 只是权重矩阵的形状和转置后的卷积矩阵相同。
实体 实体是任何可以发送和接收信息的硬件和软件进程。通常是一个特定的软件模块。...MAC地址； ② 找到有，则取出相应的接口d，转③，否则转⑤； ③ 如果所给MAC地址的接口d=x，则丢弃此帧（不需要转发），否则从接口d转发此帧； ④ 转到⑥； ⑤ 向除x以外的所有接口转发此帧（可保证找到目的站...） ⑥ 如源站不在站表中，则将源站MAC地址写入站表，登记该帧进入交换机的接口号和时间，设置计时器，然后转⑧。...否则转⑦； ⑦ 更新计时器（由于网络拓扑经常变化，因此，超时记录要删除，以反映最新状态）； ⑧ 等待新的数据帧。转① 支撑树—交换机互相知道各自的拓扑结构,构建一个最小生成树....划分出11个信道 1,6,11是无重叠的,其他的都是有重叠 主机关联基站的过程 每个AP周期性发送信标帧，包括AP的SSID和MAC 主机对11个信道进行扫描，获取所有可用的AP的信标帧 主机选择其中一个
group：分组，默认为1组。如果大于1，我们限制卷积的连接操作在一个子集内。如果我们根据图像的通道来分组，那么第i个输出分组只能与第i个输入分组进行连接。...卷积核的类型有很多，从我在工业上做的一些任务来看，最常用的卷积核类型大概有4种，分别是标准卷积，扩张卷积，转置卷积和深度可分离卷积。...所以本节我就 介绍一下这4种卷积希望可以抛砖引玉，引起大家对卷积核探索的兴趣。...转置卷积 转置卷积是先对原始特征矩阵进行填充使其维度扩大到目标输出维度，然后进行普通的卷积操作的过程，其输入到输出的维度变换关系恰好和普通的卷积变换关系相反，但这个变换并不是卷积真正的逆变换操作，我们通常将其称为转置卷积...转置卷积常见于目标检测领域中对小目标的检测以及图像分割领域还原输入图像尺度如FCN中。如下图所示，其中下图数输入，上图是输出： ?
在文中，我概括性地介绍了在深度学习中常见的几种卷积，并采用了大家都能够明白的方式来解释它们。...卷积的矩阵乘法：从大小 4 x 4 为 Large 输入图像到大小为 2 x 2 的 Small 输出图像 现在，如下图所示，如果我们对等式两边的矩阵 CT 进行多次转置，并利用一个矩阵和其转置矩阵相乘得出一个单元矩阵的属性...这里我仅仅概括出关键点。 造成棋盘效应的原因是转置卷积的「不均匀重叠」（uneven overlap）。这种重叠会造成图像中某个部位的颜色比其他部位更深。...执行分组卷积有如下几个优势： 第一个优势是训练的高效性。由于卷积被拆分到几条路线中，每条路线都由不同的 GPU 分别进行处理。这一过程就允许模型以平行的方式在多个 GPU 上进行训练。...比起在一个 GPU 上一个一个地训练模型，这种在多个 GPU 上的模型并行化训练方式每一步都可以给网络喂养更多的图像。模型并行化被认为比数据并行化更佳，后者将数据集进行拆分，然后对每一批数据进行训练。
在文中，我概括性地介绍了在深度学习中常见的几种卷积，并采用了大家都能够明白的方式来解释它们。...这里我仅仅概括出了最常用的结果： 对于一个大小为 i、卷积核大小为 k、填充为 p 以及卷积步长为 s 的输入图像，经过卷积的输出图像的大小为 o： 0 6 转置卷积（反卷积） 对于许多应用以及在许多网络架构中...卷积的矩阵乘法： 从大小 4 x 4 为 Large 输入图像到大小为 2 x 2 的 Small 输出图像 现在，如下图所示，如果我们对等式两边的矩阵 CT 进行多次转置，并利用一个矩阵和其转置矩阵相乘得出一个单元矩阵的属性...这里我仅仅概括出关键点。 造成棋盘效应的原因是转置卷积的「不均匀重叠」（uneven overlap）。 这种重叠会造成图像中某个部位的颜色比其他部位更深。...比起在一个 GPU 上一个一个地训练模型，这种在多个 GPU 上的模型并行化训练方式每一步都可以给网络喂养更多的图像。模型并行化被认为比数据并行化更佳，后者将数据集进行拆分，然后对每一批数据进行训练。
通过这些方式处理后图像不会失真，训练精度也得到了提升。 针对人像标注样本少的问题，使用标注信息和背景图合成的方式进行数据生成，数据量的扩充提升了模型的精度。...Channel Shuffle通过对group convolution之后的特征图进行“重组”，可以保证接下了采用的group convolution输入来自不同的组，因此信息可以在不同组之间流转。...常用的上采样方式有四类：转置卷积、反池化、插值、亚像素卷积。 当使用转置卷积进行上采样的时候，容易出现棋盘效应（左图肩膀处）。...光流后处理优化 视频分割存在一个问题：视频帧间不连贯，边缘部分闪烁严重，为此研发团队利用时序信息结合光流法，对分割结果进行优化。...采用光流解决方法，将光流预测结果与分割结果进行融合，这样就可以参考上一帧的运动信息，使得前后帧变换相对更加稳定，减少边缘的闪烁。
插值，一般使用的是双线性插值，因为效果最好，虽然计算上比其他插值方式复杂，但是相对于卷积计算可以说不值一提； 转置卷积又或是说反卷积，通过对输入feature map间隔填充0，再进行标准的卷积计算，可以使得输出...转置卷积 (Transposed Convolutions) 转置卷积又称反卷积(Deconvolution)，它和空洞卷积的思路正好相反，是为上采样而生，也应用于语义分割当中，而且他的计算也和空洞卷积正好相反...可变形卷积 (deformable convolution) 以上的卷积计算都是固定的，每次输入不同的图像数据，卷积计算的位置都是完全固定不变，即使是空洞卷积/转置卷积，0填充的位置也都是事先确定的。...3的维度进行转置，依然是(1,3,3,H,W)，最后将通道拉平，变回(1,9,H,W)，就完成了通道混洗，使得不同组的feature map间隔保存，增强了信息的交互。...基于特定硬件的神经架构搜索 另见 ：https://zhuanlan.zhihu.com/p/320290820 设计方法总结 接下来我将结合自己看过的论文，还有这一年多的项目比赛经历谈一谈我所理解的图像分类和目标检测相关轻量级模型设计
之前尝试自己通过将原始数据，加工处理建模，在后台代码中通过分组、转置再显示到 Web 页面中，但自己编写的代码量非常大，而且性能很差简直无法忍受。...后来使用了矩表控件非常好的解决了需求，本文主要介绍之前如何通过代码将数据展现在页面中，以及使用矩表控件创建行列转置和动态列表格，并显示在网页中。...SQL 语句实现中实现汇总分级功能，进行7张表的复杂连接和汇总： 每一张表中包含多列，需要做出多层连接和排序，并根据用户输入对数据进行过滤 select a....使用报表提供的矩表控件实现行列转置，就不需要再写那么复杂的行列转置和分组代码，而且会根据物料的供应方式来自动生成列，将数据展现在最终页面中。 二、使用矩表控件实现步骤： 1. 添加 RDL 报表 ?...5.4 数据绑定 想想原来还需要编写各种行列转置代码、生成分组代码，头就疼了，现在使用矩表控件，直接将数据字段拖拽到对应的单元格，就可以动态生成行列。
三、转置卷积（去卷积） 对于很多网络架构的很多应用而言，我们往往需要进行与普通卷积方向相反的转换，即我们希望执行上采样。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。...因为卷积被分成了多个路径，每个路径都可由不同的 GPU 分开处理，所以模型可以并行方式在多个 GPU 上进行训练。...此外，每个过滤器分组都会学习数据的一个独特表征。正如 AlexNet 的作者指出的那样，过滤器分组似乎会将学习到的过滤器结构性地组织成两个不同的分组——黑白过滤器和彩色过滤器。
在每一个位置，我们都计算 f 和反转后的 g 之间相交区域的面积。这个相交区域的面积就是特定位置出的卷积值。 另一方面，互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。...三、转置卷积（去卷积） 对于很多网络架构的很多应用而言，我们往往需要进行与普通卷积方向相反的转换，即我们希望执行上采样。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。...因为卷积被分成了多个路径，每个路径都可由不同的 GPU 分开处理，所以模型可以并行方式在多个 GPU 上进行训练。
在这篇文章中，我会归纳总结深度学习中常用的几种卷积，并会试图用一种每个人都能理解的方式解释它们。 希望本文能帮助你构建起对卷积的直观认知，并成为你研究或学习的有用参考。 本文目录 1....三、转置卷积（去卷积） 对于很多网络架构的很多应用而言，我们往往需要进行与普通卷积方向相反的转换，即我们希望执行上采样。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...因为卷积被分成了多个路径，每个路径都可由不同的 GPU 分开处理，所以模型可以并行方式在多个 GPU 上进行训练。...此外，每个过滤器分组都会学习数据的一个独特表征。正如 AlexNet 的作者指出的那样，过滤器分组似乎会将学习到的过滤器结构性地组织成两个不同的分组——黑白过滤器和彩色过滤器。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...分组交换 分组交换仍采用存储转发传输方式，但将一个长报文先分割为若干个较短的分组，然后把这些分组（携带源、目的地址和编号信息）逐个地发送出去。...发送端不需要在发送一帧之前和接收端进行协调（不需要先进行比特同步）。 6、位同步与帧同步的区别 位同步：使接收端接收的每一位信息都与发送端保持同步。 帧同步：识别一个帧的起始和结束位置。...9、以太网的MAC层 MAC帧的格式 最后一个字段是4字节的帧检验序列FCS(使用CRC检验) 网桥工作在数据链路层，它根据MAC帧的目的地址对收到的帧进行转发和过滤。网桥依靠转发表来转发帧。...如果原来已经发送了前5个分组，则现在可以发送窗口内的第6个分组。 接收方一般都是采用累积确认的方式。也就是说接收方不必对收到的分组逐个发送确认。而是在收到几个分组后，对按序到达的最后一个分组发送确认。
什么是转置?转置其实就是数据结构的转换，将横向的结构转成纵向的结构，或将纵向转向横向。...（LBTEST）这个变量中...在如,在做一些汇总表格的时候同样可能需要将数据结构翻来覆去的改变...因此数据的转置，是在实际编程中经常遇到.......Name: 输入转置后的生成变量 Out：输出的数据集 Perfix:装置后变量的前缀 BY：语句 使输入数据集分组转置，分组变量被包括在输出数据集中。...ID：语句 用来指定转置后的变量名 IDLABEL：语句 为转置后的变量名添加标签 VAR：语句中应列出要被转置的变量名，否则原数据集中未在其他语句中列出的所有数值型变量都将被转置，字符型变量必须在VAR...语句中列出才能被转置，未被转置的变量不进入新的数据集，除非它们已列入COPY或BY语句。
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