問題タブ [deconvolution]

のように、入力サイズが固定されていない敵対的生成ネットワーク (GAN) を実装したいと考えています4-D Tensor (Batch_size, None, None, 3)。

しかし、conv2d_transpose を使用する場合、パラメーターがありますoutput_shape。このパラメーターはtrue size、デコンボリューション後の操作を渡す必要があります。

たとえばthe size of batch_img is (64, 32, 32, 128), w is weight with (3, 3, 64, 128)、

deconv = tf.nn.conv2d_transpose(batch_img, w, output_shape=[64, 64, 64, 64],stride=[1,2,2,1], padding='SAME')

だから、私は で取得deconvします。size (64, 64, 64, 64)を渡せば問題ありませんtrue size of output_shape。

しかし、固定されていない入力サイズを使用し(64, None, None, 128)、 で取得deconvしたい(64, None, None, 64)。

しかし、以下のようにエラーが発生します。

TypeError: Failed to convert object of type <type'list'> to Tensor...

では、deconv でこのパラメータを回避するにはどうすればよいでしょうか? または、修正されていないGANを実装する別の方法はありますか?

テストパターンの測定（ぼやけた画像を表す）とこの測定のシミュレーション（ぼやけていない画像を表す）のデコンボリューションプロセスによって、特定の顕微鏡の点広がり関数（PSF）を決定しようとしています。 . 「画像」自体は、パターンの顕微鏡画像 (いわば高さプロファイル) からの線です。つまり、私は 1D 空間で作業しています。（ちなみに、2Dの問題で結果を使用したいと思います。）

私の質問: MATLAB ( deconvlucy、deconvwnr、deconvreg...) によって既に与えられているデコンボリューション関数を利用して PSF を取得するオプションはありますか (入力は通常、ぼやけた画像と PSF を要求します)、または PSF を取得する別のアプローチがありますか?これら2つのデータセットは？私はすでにfft「画像」を分割して分割してから分割を実行しようとしましたがifft（PSF = ifft((fft(measured))/(fft(sim)))）、この ansatz の PSF は、後のデコンボリューションで使用すると、目的の結果が得られません。

畳み込みニューラル ネットワークを実装しようとしていますが、im2col 操作を使用する方が効率的である理由がわかりません。基本的に、フィルターで乗算する入力を別の列に格納します。しかし、最初に im2col を実行する代わりに、ループを直接使用して畳み込みを計算してはならないのはなぜですか?