深度卷積神經網絡中的降采樣 yolov3為什么要用卷積層代替池化層？ 降采樣指的是成比例縮小特征圖寬和高的過程，比如從（W，H）變為（W/2，H/2）。深度卷積神經網絡中降采樣的方法主要有三種： 1、stride大於1的pooling 2、stride大於1的conv ...

深度學習的許多應用中需要將提取的特征還原到原圖像大小，如圖像的語義分割、生成模型中的圖像生成任務等。通過卷積和池化等技術可以將圖像進行降維，因此，一些研究人員也想辦法恢復原分辨率大小的圖像，特別是在語義分割領域應用很成熟。 常見的上采樣方法有雙線性插值、轉置卷積、上采樣（unsampling ...

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探測器，應用到這個圖像的任意地方中去。特別是，我們可以用從 8x8 樣本中所學習到的特征跟原本 ...

我們可以通過卷積和池化等技術可以將圖像進行降維，因此，一些研究人員也想辦法恢復原分辨率大小的圖像，特別是在語義分割領域應用很成熟。通過對一些資料的學習，簡單的整理下三種恢復方法，並進行對比。 1、上采樣（Upsampling）[沒有學習過程] 在FCN、U-net等網絡結構中，涉及到了上采樣 ...

反卷積、上采樣、上池化圖示理解，如上所示。 目前使用得最多的deconvolution有2種。 方法1：full卷積， 完整的卷積可以使得原來的定義域變大 上圖中藍色為原圖像，白色為對應卷積所增加的padding，通常全部為0，綠色是卷積后圖片。卷積的滑動是從卷積核右下角與圖片左上角重疊 ...

慚愧，上一篇blog發表時間是12年8月份，現在已經13年2月份了。唉... 此處省略1w字。 半年有余，blog一直閑置了。但是閑置並不代表忘記。時不時還是會敲開cnblogs的域名胡亂逛逛。馬上 ...

　　在前文已經介紹過了gevent的調度流程，本文介紹gevent一些重要的模塊，包括Timeout，Event\AsynResult, Semphore, socket patch，這些 ...

Upsample（上采樣，插值） Upsample torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) Upsamples a given multi-channel 1D ...