基础学习:(5)不同卷积:transposed convolution,deconvolution,dilated convolution

基础学习:(5)不同卷积

文章目录

  • 基础学习:(5)不同卷积
  • 前言
  • 1 deconvlution == transposed convolution
  • 2 对比
  • 2.1 Convolution animations
  • 2.2 Transposed convolution animations
  • 2.3 Dilated convolution


前言

本文言简意赅的说明了反卷积(deconvlution),卷积(convolution),转置卷积(transposed convolution),空洞卷积(dilated convolution)的区别


1 deconvlution == transposed convolution

之前人觉得叫deconvolution 不够严谨,所以改成了叫 transposed convolution
deconv 就是 还原尺寸,其他没啥。
在这里插入图片描述

Vincent Dumoulin, Francesco Visin - A guide to convolution arithmetic for deep learning (BibTeX)

2 对比

这里我看到网上github 上讲的最好,有时候打开github 比较慢,我这里复制了下来
链接:https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/tree/master

2.1 Convolution animations

N.B.: Blue maps are inputs, and cyan maps are outputs.

no padding, no stridesArbitrary padding, no stridesHalf padding, no stridesFull padding, no stridesNo padding, stridesPadding, stridesPadding, strides (odd)
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

2.2 Transposed convolution animations

N.B.: Blue maps are inputs, and cyan maps are outputs.

no padding, no strides, transposedArbitrary padding, no strides, transposedHalf padding, no strides, transposedFull padding, no strides, transposedNo padding, strides, transposedPadding, strides, transposedPadding, strides (odd), transposed
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

2.3 Dilated convolution

N.B.: Blue maps are inputs, and cyan maps are outputs.

No padding, no stride, dilation
在这里插入图片描述

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