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1
回答
使用Scipy进行
卷积
和
反
卷积
、
、
、
我正在尝试使用
Python
计算
反
卷积
。我有一个信号f(t),它是由窗函数g(t)
卷积
而成的。有没有什么直接的方法可以计算
反
卷积
,这样我就可以恢复原始信号了?
浏览 9
提问于2014-02-24
得票数 0
1
回答
由于自定义度量函数,Keras中的磁带状态错误无效
、
、
、
、
我已经尝试不使用@tf.function装饰器,只得到以下错误消息: ValueError:没有为任何变量提供梯度:‘
卷积
0/内核:0’,‘
卷积
0/偏差:0’,‘
卷积
1/内核:0’,‘
卷积
1/偏差:0’,‘
卷积
2/内核:0’,‘
卷积
2/偏差:0’,‘
卷积
3/偏差:0’,‘
卷积
3/偏差:0’,‘
卷积
4/偏差:0’,‘
反
偏差:0’
浏览 3
提问于2020-02-22
得票数 3
2
回答
caffe中的
反
卷积
层
、
在阅读了一些关于咖啡中
反
卷积
的内容后,我对FCN的train.prototx 感到困惑。
反
卷积
层的默认权重填充值为'constant‘,默认值为零。根据caffe中的
反
卷积
操作,不是所有的输出都是零,因为输入乘以零。
浏览 7
提问于2016-09-09
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1
回答
关于tf.nn.conv1d及其相应的转置操作
在最新的tensorflow版本中,有用于2D去
卷积
操作的。但是,对于,没有相应的一维
反
卷积
操作。如何对一维数据进行
反
卷积
?
浏览 9
提问于2018-01-18
得票数 0
1
回答
用numpy/scipy在
python
中进行傅里叶变换/迭代
反
卷积
拟合
、
、
、
、
这些曲线由仪器响应函数(IRF,假设为高斯)和(多)指数衰减的
卷积
给出:其中G是高斯和F指数衰减。我已经尝试使用lmfit.minimize在
python
中使用以下函数对其进行拟合: i = gamp*math.exp(-(有几种方法可以通过使用傅立叶变换或迭代
反
卷积
来规避
卷积
过程。似乎知道如何做到这一点,但我在理解过程中遇到了问题。据我所知,迭代
反
卷积
的工作原理是用猜测的高斯函数对
浏览 5
提问于2013-05-10
得票数 4
1
回答
如何在图像上应用反褶积方法?
、
、
、
、
这是.Thanks对金德尔和斯蒂芬-范德沃特的一个扩展问题,为了解决前面的问题,我需要了解如何使用
python
和任何相关的包在图像上应用deconvolution过程。由于我只知道
python
,您可能想向我展示如何使用
python
在这个链接中转换MatLab代码,我只对“
卷积
定理-实践部分”感兴趣,这将是一个很大的帮助。我还需要了解
卷积
或
反
卷积
方法对图像的作用,我谷歌了一下试图找出它,但是有很多方程我不能完全理解。(1)对deconvolve如何工作的任何解释
浏览 0
提问于2012-10-24
得票数 1
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1
回答
在CNN中实现多通道数据的反向
卷积
、
、
、
、
我一直在尝试对
卷积
运算有更深的理解,因为我正在实现一个
卷积
神经网络。但当我试图计算反向传递或
反
卷积
时,我被卡住了。现在我的问题来了。我读到过,
反
卷积
是输出与翻转内核的
卷积
。但是在翻转内核时,它仍然是维度3x3x3,输出的维度是3x3。那么,如何计算
反
卷积
呢?
浏览 3
提问于2017-10-13
得票数 1
1
回答
Python
中有类似于Matlab
反
盲的函数吗?
、
、
、
、
在迭代L2norm回归时,我希望同时更新PSF,当我查找它时,我在Matlab中找到了一个名为的函数: lJ,PSF =
反
盲(i,INITPSF)用极大似然算法对图像I进行
反
卷积
,同时返回去模糊图像J(当您想要执行额外的
反
卷积
时使用单元格数组,从初始反褶积结束的地方开始。请参阅恢复反褶积以获得更多信息。)恢复的PSF是一个与INITPSF相同大小的正数组,标准化后其和加为1。在
Python
中有类似于deconvblind的函数吗?
浏览 6
提问于2021-07-06
得票数 1
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1
回答
用于解
卷积
(去模糊)的PSF的恢复
、
我知道其中一个是另一个的去模糊版本,带有Wiener去
卷积
。如何恢复用于
反
卷积
的点扩展函数? 谢谢
浏览 2
提问于2013-08-01
得票数 1
0
回答
反
卷积
(反向
卷积
)是什么意思?
、
、
、
卷积
神经网络中的
反
卷积
或反向
卷积
是什么意思? 我理解
卷积
,如果我们考虑一个3x3的窗口W和一个相同大小的核k,那么
卷积
W*K的结果将是一个值。这里的k是一个3x3元素的矩阵。在我的理解中,
反
卷积
试图对特征地图进行上采样,以获得更大的地图。它是否使用用于获得特征图的相同
卷积
矩阵?如果不是,如何计算反向传播的梯度?一个详细的解释将非常有用。
浏览 10
提问于2016-07-08
得票数 2
1
回答
如何用tensorflow实现跨过一步的一维解卷层?
、
、
正如本指南所说的,
反
卷积
层可以转换成等效的
卷积
层。问题是:因为tensorflow只提供了一个二维版本的解卷层,如果我想为一个步幅大于1的原始
卷积
层实现一个一维
反
卷积
层,我如何在每个输入单元之间添加零点? 非常感谢
浏览 5
提问于2017-05-16
得票数 1
1
回答
关于使用
Python
scipy进行信号
反
卷积
的一个问题
、
、
、
、
我正在尝试学习一些信号处理,特别是使用
Python
。这是我写的示例代码。quotient),"k") plt.legend(['a_original','b_original','convolution_a_b','deconvolution_a_b']) 在我的理解中,
卷积
数组的
反
卷积
应该返回完全相同的数组我真的不确定我对
反
卷积
的数学理解是错误的,还是代码有问题。任何帮助都是非常感谢的
浏览 30
提问于2020-10-16
得票数 1
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1
回答
用于语义分割的全
卷积
神经网络
、
、
、
、
我已经成功地实现了用于语义分割的FCNN,但我不涉及
反
卷积
或解合层。我的意思是,在
python
中调整图像的大小是相当容易的,那么为什么要使用复杂的技术来做同样的事情呢?当然,我错过了一些东西。
浏览 10
提问于2018-01-26
得票数 0
1
回答
如何使用signal.convolve将signal.deconvolve应用于与瑞克小波
卷积
的信号,从而正确地重建信号?
、
、
、
、
接下来,我创建了一个ricker小波,并将其与每一列(时间序列)进行
卷积
。这似乎工作得很好。在我的过程中的下一步将是用相同的ricker小波去
卷积
卷积
的结果。我希望重建我的原始信号,但事实并非如此。我如何正确地对ricker小波进行去
卷积
?plt.xlabel('Offset [m]', fontweight="bold")plt.show() 这里显示的图是
浏览 42
提问于2020-10-20
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1
回答
3通道图像在
卷积
层上的反向传递
、
、
、
、
我知道
反
卷积
基本上是输出与翻转滤波器的
卷积
,我已经对2D数据实现了它。但我不能将其推广到3D数据。例如,考虑维度3x5x5的输入,过滤器的维度为3x3x3,stride设置为1。我不明白的是,如何计算此输出的
反
卷积
。翻转的滤波器将再次具有维度3x3x3,而
卷积
的输出将具有维度1x3x3,这对于
卷积
是不兼容的。那么我们如何计算去
卷积
呢?
浏览 2
提问于2017-10-26
得票数 0
1
回答
为什么这个Conv2d_Transpose / deconv2d不返回tensorflow中的原始输入?
、
、
deconvolved = deconv.eval(feed_dict={imagein: noise, weights: dw}) 我一直在尝试找出conv2d_transpose,以便在Tensorflow中反转
卷积
我的理解是,“
反
卷积
”应该包含与“噪声”相同的数据,然后应用正常的
卷积
,然后转置,但“
反
卷积
”只包含一些完全不同的图像。是我的代码有问题,还是理论不正确?
浏览 0
提问于2016-06-18
得票数 4
1
回答
语义分割中的去
卷积
网络
、
、
最近我遇到了一篇关于使用
反
卷积
网络进行语义分割的论文:用于语义分割的学习反褶积网络。📷 最终的目标是生成一个概率图。我很难搞清楚如何实现反褶积层。反褶积层将通过使用多个学习滤波器的
卷积
类运算解池获得的稀疏激活紧密化。然而,与将滤波器窗口内的多个输入激活连接到单个激活的
卷积
层相反,
反
卷积
层将单个输入激活与多个输出相关联。
反
卷积
层中的学习滤波器对应于重构输入对象形状的基。因此,类似于
卷积
网络,采用一种分层的
浏览 0
提问于2015-11-24
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1
回答
特征图不下采样时转置
卷积
的必要性
、
、
、
、
本文提出了一个对称的发电机网络,它包含一个
卷积
层和一个
反
卷积
(
反
卷积
)层。文中还提到,使用1的步长和适当的填充以确保特征映射大小与输入图像大小相同。我的问题是,如果没有下采样,那么为什么使用转置
卷积
层呢?不能只用
卷积
层来建造发电机吗?我是不是遗漏了一些关于转置
卷积
层的东西(它是否被用于其他用途)?请帮帮忙。有人能解释为什么这里的反褶积比
卷积
更好吗?在这种情况下,是什么使反褶积层比
卷积
层表现得更好?
浏览 0
提问于2017-06-28
得票数 0
1
回答
自定义自动聚焦的算法或开源实现
、
、
、
、
我注意到,在一些没有真正的光学对焦控制的设备中(黑莓、安卓手机等),有一个内置的数字自动对焦机制。有没有一种算法(甚至是Java或C语言的开源库),以便我可以在捕获图像后将其应用于图像?*更新:似乎我正在寻找的实际上不是自动对焦,因为它涉及到检测最佳对焦水平和通过API改变它的方法。我需要的是一个算法,给出一个模糊的输入图像,产生一个更好的清晰度输出图像。
浏览 3
提问于2011-11-14
得票数 2
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2
回答
在DeConvNet中,解池和
反
卷积
是如何工作的
、
、
、
、
我一直在尝试理解在DeConvNets中解池和解
卷积
是如何工作的。而在解池阶段,激活将恢复到最大激活选择的位置,这是有意义的,但剩余的激活怎么办?
反
卷积
在
卷积
部分(即,
卷积
层、Relu、池化)之后,通常具有多个特征地图输出,这些输出将被视为连续层( Deconv.)。如何将这些功能图组合在一起,以获得与原始输入分辨率相同的激活图?
浏览 1
提问于2016-01-28
得票数 17
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