原文:pytorch 不使用轉置卷積來實現上采樣

上采樣 upsampling 一般包括 種方式: Resize,如雙線性插值直接縮放,類似於圖像縮放,概念可見最鄰近插值算法和雙線性插值算法 圖像縮放 Deconvolution,也叫Transposed Convolution,可見逆卷積的詳細解釋ConvTranspose d fractionally strided convolutions 第二種方法如何用pytorch實現可見上面的鏈接 ...

2019-08-23 16:28 0 2782 推薦指數:

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矩陣轉置不使用數組)

題目描述 輸入一個N*N的矩陣,將其轉置后輸出。要求:不得使用任何數組(就地逆置)。 輸入描述: 輸出描述: 示例1 輸入 輸出 解決問題思路: 解決矩陣轉置一般借助數組保存原矩陣或轉置后的矩陣,通過將aij與aji互換 ...

Fri Mar 29 18:15:00 CST 2019 0 6109
PyTorch筆記--卷積實現

卷積的模塊在PyTorch中分為一維、二維和三維。在函數名上的體現是1d、2d、3d。 一維卷積層,輸入的尺度是(N, C_in,L_in),輸出尺度(N,C_out,L_out)。一維卷積一般用於文本數據,只對寬度進行卷積,對高度不卷積。 二維卷積層, 輸入 ...

Thu Aug 19 05:41:00 CST 2021 0 123
轉置卷積&&膨脹卷積

Convolution arithmetic tutorial theano Convolution arithmetric github 如何理解深度學習中的deconvolution networks? CNN 中千奇百怪的卷積方式 如何理解空洞卷積(dilated ...

Sat Dec 02 08:46:00 CST 2017 0 1286
卷積神經網絡概念及使用 PyTorch 簡單實現

卷積神經網絡   卷積神經網絡(CNN)是深度學習的代表算法之一 。具有表征學習能力,能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類,因此也被稱為“平移不變人工神經網絡”。隨着深度學習理論的提出和數值計算設備的改進,卷積神經網絡得到了快速發展,並被應用於 計算機視覺、 自然語言處理等領域 ...

Tue Sep 17 19:08:00 CST 2019 0 895
使用PyTorch簡單實現卷積神經網絡模型

  這里我們會用 Python 實現三個簡單的卷積神經網絡模型:LeNet 、AlexNet 、VGGNet,首先我們需要了解三大基礎數據集:MNIST 數據集、Cifar 數據集和 ImageNet 數據集 三大基礎數據集 MNIST 數據集   MNIST數據集是用作手寫體識別的數據集 ...

Wed Sep 18 00:26:00 CST 2019 0 728
卷積轉置卷積)的理解

參考:打開鏈接 卷積: 就是這個圖啦,其中藍色部分是輸入的feature map,然后有3*3的卷積核在上面以步長為2的速度滑動,可以看到周圍還加里一圈padding,用更標准化的參數方式來描述這個過程: 二維的離散卷積(N=2) 方形的特征輸入(\(i_{1}=i_{2}=i\)) 方形 ...

Mon Dec 10 07:23:00 CST 2018 0 3457
 
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