圖像處理中的卷積、池化、反捲積和反池化的理解與思考

文章目錄 卷積的理解 池化的理解 反捲積的理解 反池化的理解 卷積的理解 關於卷積在二維離散圖像的可視化理解： 對於卷積過程中各個變量的定義： 輸入圖像的尺寸爲I 圖像外圍的0填充padding爲p 卷積核的尺寸爲k 卷積核移動的步長stride表示爲s 輸出圖像表示爲O 如上圖所示，I = 5，p=1，k=3，s = 1進行卷積提取圖像當中的特徵，計算公式爲： O = (I − k + 2p )

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