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卷积层（1D,2D,3D..反卷积）

文章目录

    • 1d/2d/3d卷积
    • 卷积-nn.Conv2d()
        • 尺寸计算
    • 转置卷积-nn.ConvTranspose
        • nn.ConvTranspose代码
        • 尺寸计算

1d/2d/3d卷积

卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加
卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。

卷积层（1D,2D,3D..反卷积）_第1张图片

卷积过程类似于用一个模版去图像上
寻找与它相似的区域，与卷积核模式
越相似，激活值越高，从而实现特征
提取

卷积层（1D,2D,3D..反卷积）_第2张图片

AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学习
到的是边缘，条纹，色彩这一些细节模式

卷积维度：一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积
卷积层（1D,2D,3D..反卷积）_第3张图片
卷积层（1D,2D,3D..反卷积）_第4张图片

卷积-nn.Conv2d()

卷积层（1D,2D,3D..反卷积）_第5张图片

nn.Conv2d
功能：对多个二维信号进行二维卷积
主要参数：
• in_channels：输入通道数
• out_channels：输出通道数，等价于卷积核个数
• kernel_size：卷积核尺寸
• stride：步长
• padding ：填充个数
• dilation：空洞卷积大小
• groups：分组卷积设置
• bias：偏置

尺寸计算

卷积层（1D,2D,3D..反卷积）_第6张图片

转置卷积-nn.ConvTranspose

转置卷积又称为反卷积(Deconvolution)和部分跨越卷积(Fractionally-strided Convolution) ，用于对图像进行上采样(UpSample)
卷积层（1D,2D,3D..反卷积）_第7张图片
卷积层（1D,2D,3D..反卷积）_第8张图片

卷积层（1D,2D,3D..反卷积）_第9张图片

nn.ConvTranspose代码

卷积层（1D,2D,3D..反卷积）_第10张图片

nn.ConvTranspose2d
功能：转置卷积实现上采样
主要参数：
• in_channels：输入通道数
• out_channels：输出通道数
• kernel_size：卷积核尺寸
• stride：步长
• padding ：填充个数
• dilation：空洞卷积大小
• groups：分组卷积设置
• bias：偏置

尺寸计算

卷积层（1D,2D,3D..反卷积）_第11张图片

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