卷积-转置卷积、空洞卷积、深度可分离卷积、分组卷积、可变形卷积
首先，卷积是神经网络的基本构建块，其核心参数包括卷积核大小（决定感受野的范围）、步幅（决定下采样）和边界处理（保持输出尺寸）。通过填充和计算公式，每个像素与周围区域的信息交互，形成特征图。1x1卷积则在通道数调整和全局信息集成中发挥着关键作用。
转置卷积，或称为反卷积，是卷积的逆运算，却并非严格意义上的逆，它的妙用在于图像尺寸的还原与像素级操作，如在CNN的可视化、FCN的像素级分割和GAN的生成中大显身手。2D转置卷积通过矩阵运算实现了这种神奇的上采样过程。
空洞卷积，即扩张卷积，通过在不增加参数的情况下扩大感受野，为图像分割提供了多尺度信息。通过调整扩张率，它能在保持分辨率的同时提取丰富的特征，是图像处理中的得力助手。
深度可分离卷积，是卷积神经网络轻量化的重要手段，它将卷积分解为深度卷积（逐层处理通道）和点卷积（融合通道），大大减少参数量。MobileNet就采用了这一结构，使得计算效率显著提升，尤其在大量通道处理上。
分组卷积，如AlexNet中的创新，通过将通道分组，减少了参数，增强了模型的泛化能力。它在结构化学习和防止过拟合方面有着独特的优势，甚至有时候比常规卷积效果更佳。
可变形卷积，如DCN（Deformable Convolution）, 解决了传统CNN固定几何结构对物体形状变化适应性的限制。DCN v1和v2通过可变形卷积核，分别优化了信息位置和权重分配，提升了特征提取的精度。DCN v2更进一步，通过知识蒸馏和R-CNN特征，强化了主网络的特征提取能力。
总结起来，这六种卷积操作各有其独特的魅力和应用领域，它们在图像处理、特征提取和网络结构优化中扮演着不可或缺的角色，共同构建了卷积神经网络的强大能力。理解并灵活运用它们，无疑是提升模型性能和创新设计的关键。
【深度学习反卷积】反卷积详解, 反卷积公式推导和在Tensorflow上的应用...
深度理解反卷积：从生成到应用的全过程解析 在图像处理和计算机视觉领域，反卷积（也称转置卷积）是一项关键技术，尤其在高分辨率图像生成和语义分割中，它扮演着至关重要的角色。相比于传统的卷积操作，反卷积是一种独特的上采样手段，旨在保持每个像素的精确分类，实现一像素映射多像素的效果。常规卷积以3x3...
通俗理解反卷积
卷积操作本质上是一种特征抽取，数据压缩的过程，反卷积则正好相反，是一个数据扩充的过程，下面两张图片是反卷积简单示例：反卷积也叫转置卷积，属于上采样技术范畴。先看卷积操作的数学表达：设有如上图三的卷积操作，i = 4, k = 2, s = 1, p = 0，x 表示输入的特征矩阵，y 表示卷积之后的...
卷积神经网络(CNN)
卷积层：特征提取的魔术师 从输入层开始，CNN通过卷积层对图像进行特征提取。卷积层的关键在于卷积核，它们像魔法棒一样在像素网格上滑动，进行特征检测，如边缘、纹理和形状。不同类型的卷积操作，如标准卷积、扩张卷积和转置卷积，各有其独特的作用，如标准卷积关注邻域关系，扩张卷积扩大视野，而转置卷积...
你真的了解深度学习中的上采样吗?
三线性插值：精度提升双三次插值（或者说是三线性插值）就像是精密的调色师，根据像素间的距离赋予不同的权重，确保细节的精确恢复，但计算量稍大，却换来更为精确的图像。反卷积：艺术与科学的结合反卷积，即转置卷积，它就像是一位魔术师，通过巧妙的padding和stride小于1的设置，魔术般地将特征图放大...
UNet介绍
上采样的方法有：bi-linear interpolation, cubic interpolation, nearest neighbor interpolation, unpooling, transposed convolution, etc 转置卷积（transposed convolution）是对图片进行上采样时比较被偏爱的方法。强烈建议阅读 这篇文章 我自己之前也 总结过 。UNET结构的介绍性文字：文中输入推按的尺寸...
opencv中有几个函数不懂是什么意思
回答：1、cvLoadImage:将图像文件加载至内存; 2、cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口; 3、cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像; 4、cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作; 5、cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存; 6、cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口; 7、cvCreateFileCapture:...
Keras快速构建神经网络模型
直观上,可分离的卷积可以理解为将卷积内核分解为两个较小内核的一种方式,或者是Inception块的一种极端版本。 转置卷积层 (有时被成为反卷积)。对转置卷积的需求一般来自希望使用 与正常卷积相反方向的变换,将具有卷积输出尺寸的东西 转换为具有卷积输入尺寸的东西, 同时保持与所述卷积相容的连通性模式。 池化层是模...
matlab中矩阵的运算有哪些?
叉积： cross（a,b)卷积： conv(a,b)三、除法：一般在解线性方程组时会用到。x=a\\b 如果ax=b，则 x=a\\b是矩阵方程的解。x=b\/a 如果xa=b, 则x=b\/a是矩阵方程的解。四、转置：转置时，矩阵的第一行变成第一列，第二行变成第二列，。。。x=a.'五、求逆：要求矩阵...
深度学习语义分割篇——FCN原理详解篇
转型亮点：FCN-32、FCN-16和FCN-8s三种结构，分别基于VGG16的不同上采样倍数。这些网络从下采样VGG16的特征图开始，通过转置卷积进行上采样，以还原原始图像尺寸。损失函数：FCN的训练过程涉及GT（单通道P模式图片），通过比较网络输出与GT的差异来计算损失，损失函数驱动网络优化，目标是使输出尽可能接近...
Lecture 11 检测与分割
之所以称作转置卷积,可以通过矩阵乘法来解释,以一个一维的输入为例 a = [a, b, c, d],现在做 3x1 的卷积,卷积核为 [x, y, z],步长1填充1,此时的卷积可以看作是卷积核组成的一个大的矩阵 X 与输入 a 做乘法,如下图左边所示。(图上应为xyz,书写错误。)卷积核在输入 a 上滑动对应元素相乘后相加...
麻育妇炎： 卷积的运算可以分为反转、平移,相乘,求和. 在图像处理中,图像是一个大矩阵,卷积模板是一个小矩阵.按照上述过程,就是先把小矩阵反转,然后平移到某一位置,小矩阵的每一个小格对应大矩阵里面的一个小格,然后把对应小格里面的数相乘,把所有对应小格相乘的结果相加求和,得出的最后结果赋值给小矩阵中央小格对应的图像中小格的值,替换原来的值.就是上述说到的,反转、平移、相乘、求和. 一般图像卷积就是从第一个像素(小格)开始遍历到最后一个像素(小格).之后的平滑、模糊、锐化、边缘提取等本质上都是卷积,只是模板不同.
壤塘县19751901517： 如何理解深度学习中的卷积 - ？
麻育妇炎： 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.多层神经网络是指单计算层感知器只能解决线性...
壤塘县19751901517： 卷积矩阵转置的意义? - ？
麻育妇炎： 图像处理的吧 不太清楚你的描述 不过这样给你解释一下吧 convmt这个函数是将X变形的一个相当于一个矩阵吧 (类似于你应该学过的QR分解之类的)生成的这个矩阵H的逆矩阵H'*H=e 那么先将H*X得到卷积 恢复的时候再用H'*(H*X)就还原为X了 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果 和矩阵的乘积是有很大区别的 别弄混了
壤塘县19751901517： 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么 - ？
麻育妇炎： 卷积神经网络只是深度神经网络/深度学习的一种特殊形式而已.
壤塘县19751901517： 什么是图神经网络? - ？
麻育妇炎： 图说的是计算机拓扑里面的图 就是那个有边和节点,有向图,无向图的那个.以这种数据结构为输入并进行处理的神经网络就是图神经网络了,结构会不太一样,但是大同小异了.
壤塘县19751901517： 电子科技大学(成都)通信与信息系统专业课考的“831通信与信号系统”指的是什么? - ？
麻育妇炎： 831通信与信号系统 笔试(闭卷) 180分钟 150分 一、总体要求 要求考生掌握连续和离散信号与系统的基本概念、理论和分析方法;理解时间域与变换域建立信号与系统的数学模型、信号分析、求解系统输出以及对系统本身性能的基本方法....
壤塘县19751901517： 卷积是什么~~? - ？
麻育妇炎： 百度百科有详细介绍,可以参阅 http://baike.baidu.com/view/3008615.htm 这儿还有一篇很有趣的生动描述卷积的博文 最近总是和卷积打交道,工作需要,每天都要碰到它好几次,不胜烦恼,因为在大学时候学信号与系统的时候就没学会,我于...
壤塘县19751901517： 神经网络(深度学习)的几个基础概念 - ？
麻育妇炎： 从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种.传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层.其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适.而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的.具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,而且加入的是一个层级.输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说,原来多层神经网络做的步骤是:特征映射到值.特征是人工挑选.深度学习做的步骤是 信号->特征->值. 特征是由网络自己选择.
壤塘县19751901517： 信号与系统卷积积分例题 - ？
麻育妇炎： ^用双边拉普拉斯做 就很快了,步骤就略了,我直接给答案:-6/(s+2)/(s-1)=2/(s+2)-2/(s-1),==== 2e^(-2t)u(t)+2e^(t)u(-t)6/(s-2)/(s-1)=6/(s-2)-6/(s-1),===== -6e^(2t)u(-t) +6e^(t)u(-t)简单吧,
壤塘县19751901517： fpga中卷积编码1/2码率是什么意思 - ？
麻育妇炎： 过程:(1)对输入的数据进行e68a84e79fa5e9819331333363366162卷积编码,编码速率为1/2,即每输入1个比特编码输出2个比特.(2)将每次编码输出的2个比特量化为相应的数值,通过每一组数值计算出该组4个状态(s0,s1,s2,s3)的分支...
