在深度学习的广阔领域中，反卷积（Deconvolution，也称作Transposed Convolution）作为一种重要的图像上采样技术，扮演着至关重要的角色。特别是在计算机视觉任务中，如图
2024-07-14 10:22
在TensorFlow中实现反卷积（也称为转置卷积或分数步长卷积）是一个涉及多个概念和步骤的过程。反
2024-07-14 10:46
这篇文章对转置卷积（反卷积）有着很好的解释，这里将其翻译为中文，以飨国人。
2020-09-03 09:39
有些消息来源使用名称deconvolution，这是不合适的，因为它不是解卷积。为了使事情更糟，确实存在解卷积，但它们在深度学习领域并不常见。实际的反卷积会使
2019-04-19 16:48
反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积
2020-09-24 13:04
应用了多种优化方案，包括在卷积和反卷积中应用 Winograd 算法、在矩阵乘法中应用 Strassen 算法、低精度计算、Neon 优化、手写汇编、多线程优化、内存复用、异构计算等。
2019-05-10 09:04
由 Demi 于 星期二, 2018-09-04 17:31 发表 CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积
2018-09-06 22:47
事实上，这种不均匀的重叠在两个维度上更明显，因为两个图案相乘，不均匀性是原来的平方。例如，在一维中，一个步长为2，尺寸为3的反卷积的输出是输入的两倍，但是在二维中就变成了四倍。
2018-10-31 08:57
训练时，ROI特征（14*14大小）通过8个3*3空洞卷积，再通过两个反卷积把尺寸扩大（56*56），再通过一个卷积生成与网格点相关的 heatmaps（9 个点就是
2018-12-25 10:42
在原始Darknet基础上中，加入了更深的卷积层（Feature Map Size更小）同时添加反卷积层，捕捉更丰富图像上下文信息（Context Information）。高分辨率多通道特征图
2018-10-10 14:58
