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up-convolution

时间: 2023-10-08 22:11:09 浏览: 177

convolution.c

本程序设计了一种（2，1，3）的卷码编码和维特比解码算法，代码真实有效，下载可以直接使用，调用非常简单。另外，代码是针对查表法写的，效率非常高。针对的卷积电路可以查看本人写的博客。代码相比波特里面的程序加了以低比特先输入的算法，更加全面。希望对有需要的同学有所帮助。

up-convolution是一种用于图像处理和计算机视觉任务中的操作，它可以实现上采样或上卷积的功能。在全卷积神经网络中，up-convolution被用于将低分辨率的特征图上采样到原始输入图像的尺寸，以便进行语义分割等任务。up-convolution也被称为反卷积、转置卷积或微步跨越卷积。它通过学习如何插值来恢复特征图的细节信息，以产生更精细的分割结果。为了克服上采样导致的粗糙结果，一些方法引入了跳跃连接或短连接，以产生高分辨率的特征图。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [深度学习基础--卷积--反卷积(deconvolution)](https://blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/84062153)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [语义分割算法总结](https://blog.csdn.net/qq_38109843/article/details/89343604)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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