"Концепция глубины" Минималистская графическая свертка и операции деконволюции

глубокое обучение

1. Положительная свертка

Процесс реализации прямой свертки. Предполагая, что размер входного изображения составляет 4x4, матрица элементов:

Размер ядра свертки 3x3, а его матрица элементов:

Операция прямой свертки: шаги = 1, заполнение = 0, выходная форма 2x2, процесс показан на следующем рисунке:

На приведенном выше рисунке нижняя часть — это входные данные, верхняя — выходные данные, а ядро ​​свертки — 3x3. Если мы используем умножение матриц для описания этого процесса: разверните матрицу входных элементов в вектор-столбец X

input=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12,x13,x14,x15]T

Разверните поэлементную матрицу выходного изображения в вектор-столбец Y

input=[y1,y2,y3,y4]T

Для матрицы входных элементов X и матрицы выходных элементов Y опишите этот процесс с точки зрения матричных операций:

Y=CX

Путем вывода мы можем получить разреженную матрицу C

Форма разреженной матрицы C — 4x16, форма X — 16x1, форма Y — 4x1, а после изменения формы Y — наша желаемая выходная форма 2x2.

2. Деконволюция

Затем операция деконволюции заключается в переносе этого процесса матричной операции и получении входных данных X путем вывода Y:

X=CTY

С точки зрения формы элементов матрицы это можно понять как: 16x1=16x4x4x1, следующая анимация наглядно описывает процесс деконволюции:

Стоит отметить, что операция деконволюции не является обратимым процессом операции свертки, то есть изображение не может быть восстановлено в исходное состояние операцией деконволюции после операции свертки. Это связано с тем, что деконволюция — это просто операция транспонирования, а не обратимая операция.

Ссылаться на

1.yunyang1994.github.io/posts/FCN/