深度卷积神经网络中的下采样
深度卷积神经网络中的降采样 yolov3为什么要用卷积层代替池化层？ 降采样指的是成比例缩小特征图宽和高的过程，比如从（W，H）变为（W/2，H/2）。深度卷积神经网络中降采样的方法主要有三种： 1、stride大于1的pooling 2、stride大于1的conv ...
原文：深度卷积网络中如何进行上采样？
深度学习的许多应用中需要将提取的特征还原到原图像大小，如图像的语义分割 生成模型中的图像生成任务等。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。 常见的上采样方法有双线性插值 转置卷积 上采样 unsampling 上池化 unpooling 和亚像素卷积 sub pixel convolution，PixelShuff ...
2020-05-17 11:01 0 4991 推荐指数：
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