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最初，在这篇论文中提出了1x1卷积。然后，它们在GoogleInception论文中得到了广泛使用。1x1卷积的一些优点是...反卷积也可以称为卷积转置或转置卷积，但其并非卷积操作的反向操作。由上边的介绍可以看出，卷积操作会将输入映射到一个更...
这篇论文最主要的贡献就是提出了colordeconvolution（颜色去卷积），为之后相关的研究打下了基础。.作者写这篇论文的目的就在于设计一种灵活的算法来对免疫组织化学着色的彩色图像进行颜色分离和定量分析。.这个算法能够对RGB图像进行颜色去卷积，根据...
本文提出了全卷积网络(FCN)的概念，针对语义分割训练一个端到端，点对点的网络，达到了state-of-the-art。这是第一次训练端到端的FCN，用于像素级的预测；也是第一次用监督预训练的方法训练FCN。2.本文核心看点-不含全连接层(fc)的全卷积(fullyconv
二截止阅读时这篇论文的引用次数2019.2.26661次。三相关背景介绍本篇在16年10月挂到arXiv上，中了2017年CVPR。作者是鼎鼎大名的keras之父，FrançoisChollet，本文由他一人完成，都没挂其他人。。另外，Xception提出的结构和几…
为此，卷积网发明者YannLeCun的得意门生MatthewZeiler在2013年专门写了一篇论文，阐述了如何用反卷积网络可视化整个卷积网络，并进行分析和调优，该论文是在AlexNet基础上进行了一些细节的改进，网络结构上并没有太大的突破，但是最大的贡献是
反卷积层在进行上采样时，不是使用简单的双线性插值，而是通过学习实现插值操作。此网络层也被称为上卷积、完全卷积、转置卷积或是分形卷积。然而，由于在池化操作中丢失部分信息，使得即使加上反卷积层的上采样操作也会产生粗糙的分割图。
空洞卷积从字面上就很好理解，是在标准的卷积中里注入空洞，以此来增加感受野。相比原来的正常卷积，空洞卷积多了一个超参数称之为dilationrate，指的是kernel的间隔数量(e.g.正常的convolution是dilatationrate1)。一个简单的对比如下图。
最初，在这篇论文中提出了1x1卷积。然后，它们在GoogleInception论文中得到了广泛使用。1x1卷积的一些优点是...反卷积也可以称为卷积转置或转置卷积，但其并非卷积操作的反向操作。由上边的介绍可以看出，卷积操作会将输入映射到一个更...
这篇论文最主要的贡献就是提出了colordeconvolution（颜色去卷积），为之后相关的研究打下了基础。.作者写这篇论文的目的就在于设计一种灵活的算法来对免疫组织化学着色的彩色图像进行颜色分离和定量分析。.这个算法能够对RGB图像进行颜色去卷积，根据...
本文提出了全卷积网络(FCN)的概念，针对语义分割训练一个端到端，点对点的网络，达到了state-of-the-art。这是第一次训练端到端的FCN，用于像素级的预测；也是第一次用监督预训练的方法训练FCN。2.本文核心看点-不含全连接层(fc)的全卷积(fullyconv
二截止阅读时这篇论文的引用次数2019.2.26661次。三相关背景介绍本篇在16年10月挂到arXiv上，中了2017年CVPR。作者是鼎鼎大名的keras之父，FrançoisChollet，本文由他一人完成，都没挂其他人。。另外，Xception提出的结构和几…
为此，卷积网发明者YannLeCun的得意门生MatthewZeiler在2013年专门写了一篇论文，阐述了如何用反卷积网络可视化整个卷积网络，并进行分析和调优，该论文是在AlexNet基础上进行了一些细节的改进，网络结构上并没有太大的突破，但是最大的贡献是
反卷积层在进行上采样时，不是使用简单的双线性插值，而是通过学习实现插值操作。此网络层也被称为上卷积、完全卷积、转置卷积或是分形卷积。然而，由于在池化操作中丢失部分信息，使得即使加上反卷积层的上采样操作也会产生粗糙的分割图。
空洞卷积从字面上就很好理解，是在标准的卷积中里注入空洞，以此来增加感受野。相比原来的正常卷积，空洞卷积多了一个超参数称之为dilationrate，指的是kernel的间隔数量(e.g.正常的convolution是dilatationrate1)。一个简单的对比如下图。
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