梦里风林
  • Introduction
  • Android
    • activity
      • Activity四种启动模式
      • Intent Flag
      • 多task的应用
      • Task和回退栈
    • sqlite
      • 【源码】CursorWindow读DB
      • Sqlite在Android上的一个Bug
    • Chromium
    • ListView读取DB数据最佳实践
    • Android Project结构
    • 一个由Proguard与FastJson引起的血案
    • 琐碎的一些tips
  • Computer Vision
    • 特征提取
    • 三维视觉
    • 计算机视觉常用工具
    • 浅谈深度学习数据集设计
    • 随笔
  • Machine Learning
    • 技巧
      • FaceBook: 1 hour training ImageNet
      • L2 Norm与L2 normalize
    • 实践
      • Pytorch实验代码的亿些小细节
    • 工具
      • Tensorflow学习笔记
      • MXNet踩坑手记
      • PyTorch踩坑手记
      • PyTorch模型剪枝
      • Keras踩坑手记
      • mscnn
      • Matlab
        • Matlab Remote IPC自动化数据处理
    • Papers
      • Classification
      • Re-identification
        • CVPR2018:TFusion完全解读
        • ECCV2018:TAUDL
        • CVPR2018:Graph+reid
        • Person Re-identification
        • CVPR2016 Re-id
        • Camera topology and Person Re-id
        • Deep transfer learning Person Re-id
        • Evaluate
      • Object Detection
        • 读论文系列·干货满满的RCNN
        • 读论文系列·SPP-net
        • 读论文系列·Fast RCNN
        • 读论文系列·Faster RCNN
        • 读论文系列·YOLO
        • 读论文系列·SSD
        • 读论文系列·YOLOv2 & YOLOv3
        • 读论文系列·detection其他文章推荐
      • Depth
      • 3D vision
        • 数据集相关
        • 光流相关
      • Hashing
        • CVPR2018: SSAH
      • 大杂烩
        • CNCC2017 琐记
        • ECCV 2016 Hydra CCNN
        • CNCC2017深度学习与跨媒体智能
        • MLA2016笔记
    • 《机器学习》（周志华）读书笔记
      • 西瓜书概念整理
        • 绪论
        • 模型评估与选择
        • 线性模型
        • 决策树
        • 神经网络
        • 支持向量机
        • 贝叶斯分类器
        • 集成学习
        • 聚类
        • 降维与度量学习
        • 特征选择与稀疏学习
        • 计算学习理论
        • 半监督学习
        • 概率图模型
        • 规则学习
        • 强化学习
        • 附录
  • Java
    • java web
      • Servlet部署
      • 琐碎的tips
    • JNI
    • Note
    • Effective Java笔记
  • 后端开发
    • 架构设计
    • 数据库
    • java web
      • Servlet部署
      • 琐碎的tips
    • Spring boot
    • django
    • 分布式
  • Linux && Hardware
    • Ubuntu安装与初始配置
    • 树莓派相关
      • 树莓派3B+无线网卡监听模式
      • TP-LINK TL-WR703N v1.7 openwrt flashing
  • Python
    • django
    • 原生模块
    • 设计模式
    • 可视化
    • 常用库踩坑指南
  • web前端
    • header div固定，content div填充父容器
    • json接口资源
  • UI
  • kit
    • vim
    • git/github
      • 刷爆github小绿点
    • Markdown/gitbook
      • 琐碎知识点
      • gitbook添加disqus作为评论
      • 导出chrome书签为Markdown
      • Markdown here && 微信公众号
    • LaTex
      • LaTex琐记
    • 科学上网
    • 虚拟机
  • thinking-in-program
    • 怎样打日志
  • 我的收藏
  • 琐记
    • 论文心得
    • 深圳买房攻略
  • 赞赏支持
由 GitBook 提供支持
在本页

这有帮助吗？

  1. Machine Learning

技巧

反卷积的棋盘格效应

使用反卷积时，由于卷积区域的overlap，会形成棋盘格效应，在kernel size不能被stride整除时尤为明显，比较好的替代方案是upsample+conv

上一页Machine Learning下一页FaceBook: 1 hour training ImageNet

最后更新于4年前

这有帮助吗？