对于炼丹师来说，针对任务调整网络结构或者在做模型精简的时候，都会去考虑模型的运算量的大概值，虽然这个只是一个间接参考值，网络真正的运行速度还要考虑其他的因素（具体解释可以参考shufflenet v2这篇文章的解读）。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
上一篇文章已经介绍过卷积的实现，这篇文章我们学习反卷积原理，同样，在了解反卷积原理后，在后面手写python代码实现反卷积。
本文介绍了FCN全卷积网络在语义分割中的重要性，并对其进行了详细的技术分析。FCN以全卷积网络为基础，通过切片和转置卷积操作实现像素级别的语义分割。在实践中，FCN表现出良好的性能，比其他语义分割方法具有更高的准确性和鲁棒性。同时，FCN也可以广泛应用于其他领域，如医学图像处理、自然场景图像处理等。
改变全连接为局部连接，这是由于图片的特殊性造成的（图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的），通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值。可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征（多卷积核）。
2019年国家对人工智能加大了支持力度，媒体对人工智能的资讯报道也越来越多，刚刚结束的人工智能大会也展示了国内现在的人工智能的发展状况，“双马”对话中也处处透露出对人工智能的美好展望。
【导读】本文利用非参数化方法来可视化CNN模型，希望帮助理解CNN。 专知公众号转载已获知乎作者余俊授权。 原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型，已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功，但是，至今没有人能够“打开”这个“黑盒”，从数学原理上予以解释。这对理论研究者，尤其是数学家来说当然是不可接受的，但换一个角度来说，我们终于创造出了无法完全解释的事物，这也未尝不是一种进步了！ 当然，虽然无法完全“
大家最诟病深度学习的一点就是理论基础不够系统，模型就像一个黑盒子，这就更加凸显了深度学习模型可视化的重要性了。
TensorFlow 中的 layers 模块提供用于深度学习的更高层次封装的 API，利用它我们可以轻松地构建模型，这一节我们就来看下这个模块的 API 的具体用法。 概览 layers 模块的路径写法为 tf.layers，这个模块定义在 tensorflow/python/layers/layers.py，其官方文档地址为：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers，TensorFlow 版本为 1.5。 这里面提供了多个类和方法以供使用，
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
前段时间一直忙于用深度学习做医学图像分割，采用的方法是FCN，也就是全卷积神经网络。全卷积神经网络是基于卷积神经网络的改进，使得输入和输出的尺寸一致，并且对每个像素点进行分类，达到图像分割的目的。下图是全卷积神经网络的流程图。其中第一行是提取特征步骤，然后2X conv7和4X conv7分别表示对conv7的输出进行2倍和4倍上采样，也就是反卷积操作，最后将特征图变为输入大小的尺寸，就实现了对于每个像素的分类，也就是图像分割。
作为深度学习框架OneFlow的一个全职开发者（声明我是菜鸡），基本上每天都会和PyTorch打交道，所以自问自答一下这个问题，希望对想为开源项目做贡献的小伙伴们提供一些思路也希望这个问题能获得更多回复。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
专栏《图像分割模型》正式完结了。在本专栏中，我们从编解码结构入手，讲到解码器设计；从感受野，讲到多尺度融合；从CNN，讲到RNN与CRF；从2D分割，讲到3D分割；从语义分割到实例分割和全景分割。这篇文章我们就一起回顾一下这些网络结构。
普通图像反卷积，跟深度学习中的反卷积是一回事吗？别傻傻分不清！其实它们根本不是一个概念
】这个就是原来的图片，外面加了一圈padding，因为padding是一圈，所以左右、上下都有，所以是两倍的。
本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。对于像素级的任务，在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复feature map的空间大小，而常用的模块有反卷积[3,5]、上采样+卷积和subpixel[4]操作等等。
传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。
通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。通过对一些资料的学习，简单的整理下三种恢复方法，并进行对比。
转置卷积也被称为反卷积，常被用用于CNN中的上采样操作，比如分割任务，或GAN网络中。反卷积并不是常规卷积的完全逆操作，反卷积也起不到根据输出特征以及对应的卷积核，恢复原始输出的作用，它最多的作用就是有可学习参数的上采样操作，仅此而已。 同时，反卷积操作并没有把正向卷积输出，对应的卷积核拿过来做转置使用，而是多了几个卷积核而已。 此外，即便是把正向卷积输出对应的卷积核拿过做反卷积，它也恢复不出来原来的参数，恢复原来参数这种操作看起来并没有太大意义，因为只是想做上采样而已。 这里与常规卷积的区别主要体现在：
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生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts，这几天跑实验遇到了棋盘伪影，在前辈指导下了解了如何解决这个问题，记录一下
在本文中，我们提出了一种不基于物理或数学特征的自然图像反卷积方法，我们展示了使用图像样本构建数据驱动系统的新方向，这些图像样本可以很容易地从摄像机中生成或在线收集。 我们使用卷积神经网络（CNN）来学习反卷积操作，不需要知道人 为视觉效果产生的原因，与之前的基于学习的图像去模糊方法不同，它不依赖任何预处理。本文的工作是在反卷积的伪逆背景下，我们利用生成模型来弥补经验决定的卷积神经网络与现有方法之间的差距。我们产生一个实用的系统，提供了有效的策略来初始化网络的权重值，否则在卷积随机初始化训练过程中很难得到，实验证明，当输入的模糊图像是部分饱和的，我们的系统比之前的方法效果都要好。
反卷积与卷积 反卷积，顾名思义是卷积操作的逆向操作。 为了方便理解，假设卷积前为图片，卷积后为图片的特征。 卷积，输入图片，输出图片的特征，理论依据是统计不变性中的平移不变性（translation
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 前言 卷积神经网络的发展，从上个世纪就已经开始了，让时间回到1998年， 在当时，Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构LeNet-5，现在被誉为卷积神经网络的“HelloWorld”，但由于当时计算机算力的局限性以及支持向量机(核学习方法)的兴起，CNN方法并不是当时学术界认可的主流方法。时间推移到14年后，随着AlexNet以高出第二名约10%的accuracy rate成为了2012年Ima
首先说下什么是语义分割，语义分割是从像素的水平上来理解识别图像，相当于知道每一个像素是什么东西。可用于自动驾驶和医学上的。 早先是利用手工特征加图模型。随着深度网络的发展，也引入的CNN，传统的CNN
【新智元导读】非常仔细地观察神经网络生成的图像时，经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影（棋盘效应，checkboard artifacts）。本文作者讨论了棋盘效应出现的原因以及反卷积难以避免棋盘效应
在本文中，我们简要回顾了DeconvNet，反卷积网络（DeconvNet）由反卷积deconvolution 和上池化unpooling层组成。
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【新智元导读】谷歌研究院官方博客几小时前更新文章，介绍了一种名为“缩放卷积神经网络”的新方法，能够解决在使用反卷积神经网络生成图像时，图片中尤其是深色部分常出现的“棋盘格子状伪影”（棋盘效应，checkboard artifacts）。作者讨论了棋盘效应出现及反卷积难以避免棋盘效应的原因，并提供了缩放卷积 TensorFlow 实现的代码。作者还表示，特意提前单独公开这一技术，是因为这个问题值得更多讨论，也包含了多篇论文的成果，让我们谷歌大脑的后续大招吧。 当我们非常仔细地观察神经网络生成的图像时，经常会看
在可分离卷积（separable convolution）中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。 举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。 那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积，这样每个卷积核需要3×3×16个参数，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×16的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变成了单通道，那么32个卷积核一共需要(3×3×16)×32 =4068个参数。
相关代码：CalFlops，基于MXNet框架的 Scala 接口实现的一个计算MXNet网络模型运算量
周志华教授作序力荐，展现深度学习特别是CNN从数据、模型到系统的全栈式开发过程和技巧，一流的深度学习入门实践书！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2
今天来介绍一下Tensorflow里面的反卷积操作，网上反卷积的用法的介绍比较少，希望这篇教程可以帮助到各位
FCN是深度学习应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map, 下面我们来看看FCN是如何做到像素级别的分类的
本篇将详细地讲解地震信号中用到的反卷积方法。反卷积方法的作用在文章 地震信号的一些基本概念 中已经阐述过，简单的说就是：在压缩原信号的同时，对频谱进行补偿（反卷积的输出信号）。而在地震信号处理中，除了前面的优势，该方法还可以使反射系数成为尖脉冲，从而提高地震记录的分辨率。
正向卷积操作：步长 strides = 1, 填充 padding = 0,输出形状为 2x2，该过程如下图所示：
来源：机器人圈 本文长度为2178字，建议阅读4分钟 本文通过12张动图为你介绍深度学习中的卷积网络。 现如今，卷积神经网络在人工智能领域应用的广泛性及重要性可谓是不言而喻。为了让大家对卷积的类型有一个清晰明了的认识，我可以快速概述不同类型的卷积及其好处。为了简单起见，我仅关注二维卷积。 卷积(Convolutions) 首先，我们需要就定义卷积层的几个参数。 图1 二维卷积、内核大小为3、步幅为1 内核大小：内核大小定义了卷积的视野。二维的常见选择是3——即3x3像素。 步幅：步幅定义了遍历图像时
之前一直太忙，没时间整理，这两天抽出点时间整理一下卷积、反卷积、池化、反池化的内容，也希望自己对一些比较模糊的地方可以理解的更加清晰。
卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。
反褶积严重依赖于参考矩阵S形式的单个细胞类型特征信息的可用性和准确性，其中行表示特征id(基因或DNA甲基化位点)，列表示细胞类型。这个参考矩阵通常作为反卷积方法的输入，以及需要从中推断细胞类型组成的数据集一起提供。理想的参考应包含感兴趣的样本中存在的所有细胞类型，包括在细胞类型之间具有较大变化的标记特征，数量相对较高且平衡。
论文链接： https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1e090pe0h36k0m002a7q06d0at215203&site=x
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。 Paul-Louis Pröve在Med
一直以来，深度神经网络的可解释性都被大家诟病，训练一个神经网络被调侃为“炼丹”。所得的模型也像一个“黑盒”一样，给它一个输入，然后得到结果，却不知道模型是如何得出结论的，究竟学习到了什么知识。如果能将其训练或者推理过程可视化，那么可以对其更加深入的理解，目前深度神经网络可视化可以分为：
目标分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在从图像或视频中准确地分割出特定的目标或对象。与目标检测关注物体位置和边界框不同，目标分割要求精确地识别并标记目标的每个像素，实现对目标的像素级别理解。
卷积（convolution）现在可能是深度学习中最重要的概念。靠着卷积和卷积神经网络（CNN）,深度学习超越了几乎其它所有的机器学习手段。 这篇文章将简要地概述一下不同类型的卷积以及它们的好处是什么
本文介绍了FCN全卷积神经网络在语义分割任务中的研究，通过反卷积和增采样操作，将特征图映射到像素级，直接对每个像素点进行分类预测，从而实现了对任意尺寸输入图像的语义分割任务。
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。
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