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1.转置卷积Transposed Convolution概念
2.转置卷积操作步骤
3.转置卷积参数
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2.转置卷积操作步骤
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1.转置卷积Transposed Convolution概念
转置卷积的作用上采样upsampling
2.转置卷积操作步骤
转置卷积/反卷积 注转置卷积不是卷积的逆运算转置卷积也是卷积。 当填充为p步幅为s时 1.在输入特征图元素的行和列之间插入s-1行和列的0。 2.将输入特征图元素填充k-p-1行和列的0k是核窗口大小 3.将核矩阵上下、左右翻转 4.然后做正常卷积填充0步幅1 输入的高宽为h核为k填充为p步幅为s则转置卷积后h‘ hs k - 2p - s 例当填充1步幅2 3.转置卷积参数 in_channels (int) – 输入通道数 out_channels (int) – 输出通道数 kernel_size (int or tuple) – 卷积核大小 stride (int or tuple, optional) – 步幅。 默认为 1 padding (int or tuple, optional) – 填充。 默认为 0 output_padding (int or tuple, optional) – 额外的填充在输出。 默认为 0 groups (int, optional) – 是否使用组卷积。 默认为 1 bias (bool, optional) – 是否在输出上添加偏执. 默认为 True dilation (int or tuple, optional) – 是否使用膨胀卷积、空洞卷积。 默认为 1 4.实战案例
先欠着
