我们可以通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。通过对一些资料的学习，简单的整理下三种恢复方法，并进行对比。 1、上采样（Upsampling）[没有学习过程] 在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样 ...

反卷积、上采样、上池化图示理解，如上所示。 目前使用得最多的deconvolution有2种。 方法1：full卷积， 完整的卷积可以使得原来的定义域变大 上图中蓝色为原图像，白色为对应卷积所增加的padding，通常全部为0，绿色是卷积后图片。卷积的滑动是从卷积核右下角与图片左上角重叠 ...

unpooling (摘自https://www.bilibili.com/video/av15889450/?p=33，第30分钟) unpooling有很多种方法，其中一种如下图： De ...

反卷积是指，通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程。在神经网络中，反卷积过程并不具备学习的能力，仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络，没有学习训练的过程。反卷积有着许多特别的应用，一般可以用于信道均衡、图像恢复、语音识别、地震学、无损探伤等未知输入估计和过程辨识方面的问题。 在神经网络 ...

一、前向计算和反向传播数学过程讲解 这里讲解的是平均池化层，最大池化层见本文第三小节 二、测试代码 数据和上面完全一致，自行打印验证即可。 1、前向传播 import tensorflow as tf import numpy as np # 输入张量为3×3的二维矩阵 M ...

还是分布式设备上的实现效率都受到一致认可。 CNN网络中的卷积和池化层应该怎么设置呢？tf相应的函数 ...

恢复特征图分辨率的方式对比：反卷积，上池化，上采样 文章目录 1.（反）卷积- （反）卷积原理- （反）卷积过程 利用 CNN 做有关图像的任务时，肯定会遇到 需要从低分辨率图像恢复到到高分辨率图像 的问题。解决方法目前无非就是 1）插值，2）反卷积 一般 上采样 ...

构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一 ...