反卷积网络

反卷积网络（Deconvolutional Network，简称DeconvNet）是一种深度学习模型，它结合了卷积神经网络（CNN）和反卷积操作。反卷积网络主要用于图像分割、目标检测等任务，通过学习输入图像的特征表示，实现对图像的语义分割或定位。反卷积网络的核心思想是利用反卷积层将特征图上采样，恢复原始图像的空间尺寸，从而得到更精细的输出结果。与传统的卷积神经网络相比，反卷积网络具有更强的空间信息表达能力，能够更好地捕捉图像的细节信息。