亚像素Sub Pixel 评估图像处理算法时,通常会考虑是否具有亚像素精度。 亚像素概念的引出: 图像处理过程中,提高检测方法的精度一般有两种方式:一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力;另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率。 如使用 ...
参考:https: blog.csdn.net leviopku article details 参考:https: blog.csdn.net g d article details 上采样的概念: 上采样可以理解为任何可以将图像变成更高分辨率的技术 最简单的方式就是重采样和插值法:将输入图片 input image进行 rescale到一个想要的尺寸 而且计算每个点的像素点,使用如双线性插值b ...
2019-08-11 22:36 0 1424 推荐指数:
亚像素Sub Pixel 评估图像处理算法时,通常会考虑是否具有亚像素精度。 亚像素概念的引出: 图像处理过程中,提高检测方法的精度一般有两种方式:一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力;另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率。 如使用 ...
目录 写在前面 什么是deconvolution convolution过程 transposed convolution过程 transposed convolution的计算 整除的情况 不整除的情况 ...
定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n),则卷积的结果 , 其中星号*表示卷积。 当时序n=0时,序列h(-i)是h(i)的时序i取反的结果;时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度,所以这种相乘后 ...
思路按照常规卷积到组卷积来。 常规卷积: 如果输入feature map尺寸为C∗H∗W C*H*WC∗H∗W,卷积核有N NN个,输出feature map与卷积核的数量相同也是N NN,每个卷积核的尺寸为C∗K∗K C*K*KC∗K∗K,N NN个卷积核的总参数量为N∗C∗K∗K N*C ...
1. 卷积层(Convolution Layer):由若干个卷积核f(filter)和偏移值b组成,(这里的卷积核相当于权值矩阵),卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。 卷积层的特征: (1)网络局部连接:卷积核每一次仅作用于图片的局部 (2)卷积核权值共享 ...
反卷积的具体计算步骤 令图像为 卷积核为 case 1 如果要使输出的尺寸是 5x5,步数 stride=2 ,tensorflow 中的命令为: 当执行 transpose_conv 命令时,tensorflow 会先计算卷积类型、输入尺寸 ...
, padding=p; Dilation convolution(扩张卷积)的原理其实也比较简单,就是在ker ...
从最开始的卷积层,发展至今,卷积已不再是当初的卷积,而是一个研究方向。在反卷积这篇博客中,介绍了一些常见的卷积的关系,本篇博客就是要梳理这些有趣的卷积结构。 阅读本篇博客之前,建议将这篇博客结合在一起阅读,想必会有更深的理解。另外,不管是什么类型的卷积,我们都把它理解成一种运算操作 ...