deconvolution

caffe 报错 Check failed: error == cudaSuccess (77 vs. 0) an illegal memory access was encountered

之前从没有遇到这样的问题，找了三个小时的bug和资料后，在此处发现了解决方案,他是这么说的：Inmycasethe“top”and“bottom”layerinthe“deconvolution”layerswherethesame
z1102252970·2017-08-02 16:53

神经网络的可解释性——Network Dissection: Quantifying Interpretability of Deep Visual Representations

很多情况下大家都把神经网络作为一个黑箱来用，而近年来也有越来越多的工作希望能够探索神经网络到底学习到了什么，比如利用deconvolution进行可视化，周博磊去年的LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization
isMarvellous·2017-07-23 11:48

数学(4) 双线性插值(Bilinear Upsampling)

在FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation这篇文章中，介绍到BilinearUpsampling这种上菜样的方式，虽然文章最后用的是deconvolution
GZHermit·2017-07-17 18:11

数学(4) 双线性插值(Bilinear Upsampling)

在FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation这篇文章中，介绍到BilinearUpsampling这种上菜样的方式，虽然文章最后用的是deconvolution
GZHermit·2017-07-17 18:11

【DeconvNet】Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

基本情况这是ICCV2015的一篇文章，所属领域为semanticsegmentation.这篇文章比SegNet早.Abstract提出深度反卷积网络:是在vgg16的顶部添加反卷积层.反卷积层由deconvolution
明天去哪·2017-05-03 14:26

反卷积(Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution)

反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutionalnetworks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中
think0713·2017-04-01 10:01

图像反卷积Deconvolution的实现

关于图像反卷积，有很多种说法，下面转一篇觉得好理解且正确的解释。另附两个链接：1、Convolutionarithmetictutorial2、Convolutionarithmetricgithub作者：张骞晖链接：https://www.zhihu.com/question/43609045/answer/130868981来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。卷积(convol
小灰兔呼噜噜·2017-03-09 18:31

卷积与反卷积动图

各种卷积与反卷积动态图反卷积:详细文字链接：https://www.zhihu.com/question/43609045/answer/132235276(该链接中并没有下面的动态图)Deconvolution
跬步达千里·2017-03-03 14:25

FCN网络中使用的caffe类型层汇总--Convolution/Deconvolution/Crop/Eltwise/SoftmaxWithLoss

其中不但有经典神经网络所使用的Convolution(卷积)操作，还包括Deconvolution、Crop、Eltwise操作。将其整理如下：1.Crop层:主要作用是进行裁切。
Michael_liangliang·2017-02-13 14:31

Deconvolution and Checkerboard Artifacts

当我们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（artifact）。这种现象在有些情况下比在其他情况下更明显，但最近的模型很多都会出现这种现象。不可思议的是，这些棋盘图案在颜色深的图像中最突出。这是怎么回事？神经网络讨厌明亮的颜色吗？这些伪影出现的实际原因其实非常简单，解决方法也非常简单。反卷积&重叠当我们用神经网络生成图像时，我们经常从低分辨率与高阶描述构建图像。
Leviosa·2016-12-30 16:09

[深度学习论文笔记][Semantic Segmentation] Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

Noh,Hyeonwoo,SeunghoonHong,andBohyungHan.“Learningdeconvolutionnetworkforsemanticsegmentation.”ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonCom-puterVision.2015.(Citations:139).1MotivationThedeconvolu
Hao_Zhang_Vision·2016-11-13 15:55

使用 matlab 数字图像处理（九）—— 去卷积（deconvolution，逆滤波复原）

在没有噪声的情况下，频域退化模型可由下式给出：G(u,v)=H(u,v)F(u,v)G(u,v)：退化图像；H(u,v)：退化函数；F(u,v)：原始图像。则原始图像可通过退化图像和退化函数得到：F(u,v)=G(u,v)H(u,v)也即，如果已知退化图像和退化传递函数的频域表示就可以求得原始图像的频域表达式，随后取傅里叶逆变换即可得到原始图像：f(x,y)=F−1[F(u,v)]=F−1[G(u
Inside_Zhang·2016-04-17 19:52

使用 matlab 数字图像处理（九）—— 去卷积（deconvolution，逆滤波复原）

在没有噪声的情况下，频域退化模型可由下式给出：G(u,v)=H(u,v)F(u,v)G(u,v)：退化图像；H(u,v)：退化函数；F(u,v)：原始图像。则原始图像可通过退化图像和退化函数得到：F(u,v)=G(u,v)H(u,v)也即，如果已知退化图像和退化传递函数的频域表示就可以求得原始图像的频域表达式，随后取傅里叶逆变换即可得到原始图像：f(x,y)=F−1[F(u,v)]=F−1[G(u
lanchunhui·2016-04-17 19:00

Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

首先subpooling的时候记住maxpoolinglayer选择的最大值的location，然后在Unpooling层还原回原location，其它像素应该是用0代替，得到sparse的map：2.Deconvolution
meanme·2016-03-15 16:00

本人部分博客导航(ing...)

  Deep Learning学习笔记: Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习) Deep learning：五十(Deconvolution
·2015-11-12 14:25

Deep learning：五十(Deconvolution Network简单理解)

  　　深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的，而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类： 既有encoder部分也有decoder部分：比如常见的RBM系列（由RBM可构成的DBM, DBN等），autoencoder系列(以及由其扩展的sparse autoencoder, denoise autoencoder, contractive autoencoder,
·2015-10-27 11:08

A machine learning approach for non-blind image deconvolution(泛读)

一.文献名字和作者  Amachinelearningapproachfornon-blindimagedeconvolution,CVPR2013  二.阅读时间  2014年10月20日三.文献的贡献点  文献主要提出了一种非盲图像的反卷积方法，非盲图像表示作者是已经知道PSF和模糊图像，要求理想图像的过程，主要的步骤有两个：1.普通的反卷积过程；2.降噪的过程。作者和其他方法的区别主要在于第
shengno1·2014-10-20 15:00

Compressive Blind Deconvolution Formula

1.H'Hformula:H_ij=h(m(i)-m(j),n(i)-n(j)),referto http://web.eecs.umich.edu/~fessler/book/c-restore.pdf
stonestone·2014-01-17 11:00

Compressive Blind Deconvolution Formula

1.H'Hformula:H_ij=h(m(i)-m(j),n(i)-n(j)),referto http://web.eecs.umich.edu/~fessler/book/c-restore.pdf
stonestone·2014-01-17 11:00

Compressive Blind Deconvolution Formula

1.H'Hformula:H_ij=h(m(i)-m(j),n(i)-n(j)),referto http://web.eecs.umich.edu/~fessler/book/c-restore.pdf
stonestone·2014-01-17 11:00

Compressive Blind Deconvolution Formula

1.H'Hformula:H_ij=h(m(i)-m(j),n(i)-n(j)),referto http://web.eecs.umich.edu/~fessler/book/c-restore.pdf
stonestone·2014-01-17 11:00

Compressive Blind Deconvolution Formula

1.H'Hformula:H_ij=h(m(i)-m(j),n(i)-n(j)),referto http://web.eecs.umich.edu/~fessler/book/c-restore.pdf
stonestone·2014-01-17 11:00

反卷积算法

andtheselawsstatethatwhenlightpassesthroughamedium,thatlightwillbend.Thisisoneofthemostcommoncausesofhazeandblurinmicroscopyimages.Deconvolution
alaclp·2012-04-12 16:48

2D Deconvolution for Image Reconstruction

"真理本身之所以是真理，就在于它穿透了语言的有限性而将人带入到对真实世界的直观把握中。" ——http://my1510.cn/article.php?id=69054最近在做sparsecoding,用BrunoOlshausen最原始的方法,因此却发现了一些背后直感上更接近真理的东西。中间有一步需要通过得到的sparse响应重建输入图像，之前一直是用Matlabfor循环直接解决的，但是速度奇
scyscyao·2012-04-06 21:00

SU空间-频率域去除随机噪声 [chunshu]

用到的函数sufxdecon，例程：*/demo/Deconvolution/FX/Xsufxdecon。  实例：左图：零偏移距剖面+随机噪声；右图：随机噪声压制后的剖面。可见效果
ice_fire3·2011-08-23 09:00

SU预测误差滤波（反褶积）去除海底多次波 [chunshu]

例子展示的和脉冲反褶积一起使用来去除海底多次波的过程：用到的函数supef，*/demo/Deconvolution/Wiener_Levinson
ice_fire3·2011-08-23 09:00

第一步,我想我总算找到用Matlab计算"卷积"以及,进行"可逆"的"解卷积"的途径了

 首先,这会使得Fouriertransformself-deconvolution在振动光谱中的练习成为可能; 其次,我要尝试,这次是否把Fourierdeconvolution用于temperaturemodulateddifferentialscanningcalorimetry
stereohomology·2010-03-19 23:00
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