deconvolution

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如何在3D濾鏡方式下實現caffe中的deconv圖層？

我有一個要求，以3D濾鏡方式實現去卷積層的正向計算。 這裏，'3D濾波方式'是指像CV中的高斯濾波器那樣的卷積。相比之下，咖啡館則以gemm + col2im的方式實施了deconv。 我找到類似的問題here。這個人根據tranposed conv的介紹寫了代碼。 Image 他/她不打開源代碼。所以，我完成了自己的一個： template <typename DataType> int dec

c++ caffe deconvolution 2017-08-01

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CNN：輸入步幅與輸出步幅

在論文'全卷積網絡語義分割' 作者在去卷積的上下文中區分輸入步幅和輸出步幅。 這些術語如何互相不同？

conv-neural-network convolution deconvolution 2017-06-16

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Tensorflow conv2d_transpose output_shape

我想實現具有不固定輸入大小的生成對抗網絡（GAN），如4-D Tensor (Batch_size, None, None, 3)。 但是當我使用conv2d_transpose時，有一個參數output_shape，這個參數必須在去卷積操作後通過true size。 例如，如果the size of batch_img is (64, 32, 32, 128), w is weight with

python tensorflow conv-neural-network convolution deconvolution 2017-06-21

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用相機輸入的實時性能去除運動模糊

我在紙上繪製了幾何形狀的簡單圖案，並將它作爲標記放置在一個物體上。我能夠成功檢測和分析模式。然而，當物體移動得更快時，引入的運動模糊可以是旋轉或線性的。這種檢測區域重疊，例如在引入運動模糊之後，沿箭頭方向移動的箭頭條被檢測爲單條線。因此我需要以某種方式修復它。所以我可以檢測單個箭頭並分析它們。 下面是有和沒有運動模糊的標記的圖像。 有沒有可以用來解決這個問題的任何Python模塊或開源實現？ Mo

python opencv video deconvolution motion-blur 2017-08-15

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與張量流的解卷積/ Transpose_Convolutions

我試圖使用tf.nn.conv3d_transpose，但是，我收到一個錯誤，指出我的過濾器和輸出形狀不兼容。 我有大小的張量[1,16,16,4,192] 我試圖使用[1,1,1,192,192] 過濾我相信輸出形狀會[1,16,16,4,192] 我使用「相同」的填充和1. 最後，我希望有的輸出形狀[1,32,32,7一個步幅， 「無所謂」]，但我試圖讓一個簡單的案例先行工作。由於這些張量在常

tensorflow conv-neural-network deconvolution 2017-10-05

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Tensorflow相當於Keras功能：UpSampling2D

我想用Keras層： from keras.layers.convolutional import UpSampling2D x = UpSampling2D((2, 2))(x) 我怎麼能複製與本地tensorflow這種行爲？ 我無法找到等價的函數/圖層。

image-processing tensorflow keras convolution deconvolution 2017-10-10

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轉置卷積（反捲積）算法

我正在使用張量流來構建卷積神經網絡。給定形狀的張量（無，16,16,4,192），我想要執行轉置卷積，導致形狀（無，32,32,7,192）。 [2,2,4,192,192]的篩選器大小和[2,2,1,1,1]的步幅會產生我想要的輸出形狀嗎？

python machine-learning tensorflow conv-neural-network deconvolution 2017-10-13

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修正Tensorflow中的去卷積層

我試圖用Tensorflow構建一個變分自動編碼器。我從最簡單的模型開始。我有以下方法： def conv_layer(x, w_shape, b_shape, padding='SAME'): W = weight_variable(w_shape) tf.summary.histogram(W.name, W) b = bias_variable(b_shape

python tensorflow stride deconvolution 2017-07-07

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如何增加固定數據大小的deconv2d過濾器的大小？

我正試圖調整這個DCGAN code以便能夠使用2x80數據樣本。 全部generator層是tf.nn.deconv2d而不是h0，這是ReLu。每級發電機過濾器尺寸是目前： Generator: h0: s_h16 x s_w16: 1 x 5 Generator: h1: s_h8 x s_w8: 1 x 10 Generator: h2: s_h4 x s_w4: 1 x 20 Ge

python tensorflow conv-neural-network deconvolution dcgan 2017-06-01

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如何在卷積網中使用im2col操作更高效？

我想實現一個卷積神經網絡，我不明白爲什麼使用im2col操作更高效。它基本上將分隔列中的輸入與濾波器相乘。但爲什麼不應該直接使用循環來計算卷積，而不是首先執行im2col？

neural-network conv-neural-network correlation convolution deconvolution 2017-09-14

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