1、卷積 當從一個大尺寸圖像中隨機選取一小塊,比如說 8x8 作為樣本,並且從這個小塊樣本中學習到了一些特征,這時我們可以把從這個 8x8 樣本中學習到的特征作為 ...
上采樣就是把 W,H 大小的feature map擴大為 nW,nH 尺寸大小,其中n為上采樣倍數。那么可以很容易的想到我們可以在擴大的feature map上每隔n個位置填補原feature map中對應位置的值。但是剩余的那些位置怎么辦呢 deconv操作是把剩余位置填 ,然后這個大feature map在經過一個卷積運算。擴大 填 conv deconv操作。 插值上采樣類似,擴大 插值 插 ...
2017-11-14 21:19 0 3469 推薦指數:
1、卷積 當從一個大尺寸圖像中隨機選取一小塊,比如說 8x8 作為樣本,並且從這個小塊樣本中學習到了一些特征,這時我們可以把從這個 8x8 樣本中學習到的特征作為 ...
反卷積(轉置卷積、空洞卷積(微步卷積))近幾年用得較多,本篇博客主要是介紹一下反卷積,尤其是怎么計算反卷積(選擇反卷積的相關參數) 圖1 空洞卷積(微步卷積)的例子,其中下面的圖是輸入,上面的圖是輸出,顯然這是一個upsampling的過程,我們也稱為反卷積。 首先,既然本文題名 ...
deconvolution講解論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1609.07009 關於conv和deconvoluton的另一個講解鏈接:http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial ...
縮小圖像 縮小圖像(或稱為下采樣(subsampled)或降采樣(downsampled))的主要目的是兩個: 使得圖像符合顯示區域的大小; 生成對應圖像的縮略圖; ...
深度網絡結構是由多個單層網絡疊加而成的,而常見的單層網絡按照編碼解碼情況可以分為下面3類: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常見的RBM系列(由RBM可 ...
參考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article ...
unpooling (摘自https://www.bilibili.com/video/av15889450/?p=33,第30分鍾) unpooling有很多種方法,其中一種如下圖: Deconvolution (摘自https://www.bilibili.com/video ...
I.目的 縮小圖像(或稱為下采樣(subsampled)或降采樣(downsampled))的主要目的: 1、使得圖像符合顯示區域的大小; 2、生成對應圖像的縮略圖。 放大圖像(或稱為上采樣(upsampling)或圖像插值(interpolating))的主要目的是放大 ...