原文:pytorch中的上采样(上采样,转置卷积,上池化,PixelShuffle)

Upsample 上采样,插值 Upsample torch.nn.Upsample size None,scale factor None,mode nearest ,align corners None Upsamples a given multi channel D temporal , D spatial or D volumetric data. 对给定的多通道 D 时间 D 空间 或 ...

2020-05-19 20:10 0 5531 推荐指数:

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pytorch 不使用转置卷积来实现上采样

采样(upsampling)一般包括2种方式: Resize,如双线性插值直接缩放,类似于图像缩放,概念可见最邻近插值算法和双线性插值算法——图像缩放 Deconvolution,也叫Transposed Convolution,可见逆卷积的详细解释ConvTranspose2d ...

Sat Aug 24 00:28:00 CST 2019 0 2782
采样,上,反卷积

我们可以通过卷积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,涉及到了上采样 ...

Tue Nov 03 00:15:00 CST 2020 0 948
卷积、上采样、上

卷积、上采样、上图示理解,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 ...

Wed Jan 23 00:44:00 CST 2019 0 2386
卷积的区别、图像的上采样(upsampling)与下采样(subsampled)

1、卷积 当从一个大尺寸图像随机选取一小块,比如说 8x8 作为样本,并且从这个小块样本中学习到了一些特征,这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器,应用到这个图像的任意地方中去。特别是,我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本 ...

Sun Nov 03 01:37:00 CST 2019 0 1002
采样PixelShuffle(转)

有些地方还没看懂, mark一下 文章来源: https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 去年曾经使用过FCN(全卷积神经网络)及其派生Unet,再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容 ...

Mon Dec 10 07:46:00 CST 2018 0 5142
恢复特征图分辨率的方式对比:反卷积,上,上采样

恢复特征图分辨率的方式对比:反卷积,上,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 ...

Wed Jan 06 22:10:00 CST 2021 0 320
深度卷积网络如何进行上采样

深度学习的许多应用需要将提取的特征还原到原图像大小,如图像的语义分割、生成模型的图像生成任务等。通过卷积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 ...

Sun May 17 19:01:00 CST 2020 0 4991
采样层和层的关系

采样层和层的关系 一、总结 一句话总结: 层可以理解为下采样层(降采样层),就是一个东西,两个名字而已。 1、层作用? ①、降维,减少网络要学习的参数数量。 ②、防止过拟合。 ③、可以扩大感知野。 ④、可以实现不变性:平移不变性,旋转不变性,尺度不变性 ...

Fri Sep 18 13:21:00 CST 2020 0 519
 
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