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我有一个图像(例如(7x7x3)和一个过滤器(3x3x3))。我将图像与过滤器转换成(3x3)输出。如果我想做逆运算，并希望它成为图像输出和过滤器。如何使用Numpy在Python中实现此操作？这是我的反褶积代码：
浏览 0修改于2019-04-07得票数 1
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本文(1)给出了一个反卷积网络的描述。
损失函数(只有一层)将原始图像的颜色通道与生成的图像的颜色通道进行比较。为了增加特征图的稀疏性，还增加了正则化项。
浏览 0修改于2021-10-06得票数 1
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我想从时间序列数据中删除一个步骤(jump，Heaviside)函数，如图所示。有人能就如何做到这一点给出一些提示(或参考)吗？
一个样本通道数据可在以下网址获得：
浏览 5修改于2015-08-19得票数 3
我创建了一个数据框，其中列A和B包含子列。下面是一个示例：#[1] "A" "B" "C" "D"
#[1] "X1" "X2" "X3" "X4"
#[1] "X1" "X2"colnames(df)
#[1] "A.X1" "A.X2" "A.X3"
浏览 2修改于2017-08-09得票数 0
我已经找到了很多关于如何将Voigt轮廓拟合到光谱数据的例子，但我想知道是否有一种方法可以解卷积它，特别是确定洛伦兹分量的半高宽。
浏览 41提问于2020-02-23得票数 0
我想在tensorflow中为FCN模型实现解卷积层，我使用tf.nn.conv2d_transpose作为5个卷积输出中的每一个，我需要的是5个解卷积中的每一个的输出形状与输入图像形状相同。
浏览 8提问于2017-08-17得票数 0
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
通过研究，我发现解卷积似乎是最小化运动模糊的方法，但我不知道是否或如何在我的iOS应用程序后期处理中实现它。我希望有人能给我指明正确的方向，比如如何在iOS中应用解卷积算法，或者如果可能的话，我可能需要在do...or中使用什么。我想这需要一些处理能力。谢谢，这快把我逼疯了。
浏览 3提问于2012-10-25得票数 4
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我刚接触tensorflow进行深度学习，对tensorflow中的解卷积(卷积转置)操作很感兴趣。我需要看一下操作反卷积的源代码。我猜这个函数是。
浏览 1修改于2016-12-15得票数 37
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这里我有一个48*27层，在卷积层之后，它是24*14，但在解卷积层之后，它变成了48*28，与48*27不同。所以这些层不能做加法/乘法运算。
我如何解决这个问题？
浏览 0提问于2017-09-04得票数 1
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修改于2019-12-07得票数 0
在卷积网络中增加每个块的激活允许更多的解纠缠特征。由此产生的网络将训练得更快。卑劣？如果是这样的话，下面的部分是否表示了同样的内容：在这方面，错乱的特征意味着什么？
浏览 0提问于2017-12-16得票数 2
我正在使用卷积自动编码器。我的自动编码器配置有一个卷积层，具有stride (2,2)或avg-pooling和relu激活，以及一个解卷积层，具有stride (2,2)或avg-unpooling和relu激活。当我查看第一个卷积层(20个滤波器，滤波器大小为3)之后的特征图时，我得到了一些黑色的特征图，而学习到的滤波器不是黑色的。如果我更改筛选器的数量或筛选器大小，也会发生同样的情况。
浏览 6提问于2017-03-27得票数 0
没有封闭形式的解析解，很难解析开始。所以，我想知道是否有一种方法可以使用软件工具来用卷积来计算pdf。
浏览 0提问于2015-03-27得票数 1
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我需要计算以下卷积：K是一个非常简单的滤波器，它只是一个有限的矩形盒(!)大小。我的数据是狄拉克三角洲时代t_i的列表。直截了当的解决办法是将数据存放起来，并使用numpy或bin的卷积函数之一。但是，还有更快的方法吗？因此，我正在寻找一个复杂度为O(d*n)的解，其大小与卷积的分辨率相同。因此，我想要比O(b**2)要快得多，因为有b的桶数。此外，由于n << b，它仍然认为，对于基于fft的卷积，O(d*n)远小于O(b * log b)。谢谢!
浏览 1提问于2014-09-30得票数 1
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我在做盲解伏。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。
浏览 6修改于2021-09-05得票数 1
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