В последнее время я начал изучать алгоритмы деконволюции и выполнены следующие модели сбора: , где е является оригинальным (латентное) изображение, г является входом (наблюдается) изображения, ч - фун
У меня есть два изображения o1 & o2, и я размыл два изображения, используя одно и то же гауссовское размытие ядра. Затем я нашел ядро k1 = DFT(b1)/DFT (o1), где b1 - изображение, полученное путем ра
Я пытаюсь реализовать слой Deconvolution для сети сверток. Что я подразумеваю под деконволюцией, так это то, что у меня есть 3x227x227 входное изображение на слой с фильтрами размером 3x11x11 и шаг 4.
Есть ли встроенная функция TensorFlow, которая делает переохлаждение для DeconVolutional Networks? Я написал это в обычном питоне, но он становится сложным, когда вы хотите перевести его в TensorFlow,