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上传时间: 2018-03-28
详细说明: 反卷积跟1维信号处理的反卷积计算是很不一样的,FCN作者称为backwards convolution,有人称Deconvolution layer is a very unfortunate name and should rather be called a transposed convolutional layer. 我们可以知道,在CNN中有con layer与pool layer,con layer进行对图像卷积提取特征,pool layer对图像缩小一半筛选重要特征,对于经典的图像识别CNN网络,如IMAGENET,最后输出结果是1X1X1000,1000是类别种类,1x1得到的是。FCN作者,或者后来对end to end研究的人员,就是对最终1x1的结果使用反卷积(事实上FCN作者最后的输出不是1X1,是图片大小的32分之一,但不影响反卷积的使用)
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