深度卷積神經網絡中的下采樣
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 ...
原文：深度卷積網絡中如何進行上采樣？
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 上池化 unpooling 和亞像素卷積 sub pixel convolution，PixelShuff ...
2020-05-17 11:01 0 4991 推薦指數：
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