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通过矩阵化的卷积层理解上采样层
https://naokishibuya.medium.com/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0 If you’ve heard about the transposed convolution and got confused what it actually means, this article is written for you. The content of this article is as follows: The转置卷积（Transposed Convolution）
文章目录 前言卷积操作转置卷积操作Pytorch中的转置卷积参数Pytorch转置卷积实验 前言 转置卷积（Transposed Convolution） 在语义分割或者对抗神经网络（GAN）中比较常见，其主要作用就是做上采样（UpSampling）。在有些地方转置卷积又被称作fractionally-strided convolution或者de理解卷积
文章抄自知乎 刘洪 在计算机视觉领域，卷积(Convolution)的地位就如同水泥之于建筑行业，理解卷积是理解CV领域中深度学习的基础。 前言 计算机处理的图像都是离散的数字表示，所以这里提到的卷积是指离散卷积。同时必须指出，这里的卷积不是数学上的卷积，而是数学上的cross-correlation。反卷积（Transposed Convolution）
反卷积的具体计算步骤 令图像为 卷积核为 case 1 如果要使输出的尺寸是 5x5，步数 stride=2 ，tensorflow 中的命令为： transpose_conv = tf.nn.conv2d_transpose(value=input, filter=kernel,一文搞懂 deconvolution、transposed convolution、sub-pixel or fractional convolution
目录 写在前面 什么是deconvolution convolution过程 transposed convolution过程 transposed convolution的计算 整除的情况 不整除的情况 总结 参考 博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 开篇先上图，图为deconvolution在像素级语义分割中的一种应用，直观感觉dHPL.dat 配置说明
原文链接：http://muchong.com/t-2238311-1-pid-3 原文链接：http://muchong.com/t-2238311-1-pid-3 并行平台构建与管理[8]：并行测试 GotoBLAS+hpl测试之L.dat各行意义及其设置 HPL.dat文件见附件 下面说说每行的意思和设置方法 1、2行，这个是说明性卷积神经网络padding和stride图示
Convolution animations N.B.: Blue maps are inputs, and cyan maps are outputs. No padding, no strides Arbitrary padding, no strides Half padding, no strides Full padding, no strides No padding, strides Padding, strides Padding, strides (