原文:深度學習中圖像上采樣的方法

深度學習中的圖像上采樣方法 所謂上采樣,就是將圖像從一個較低的尺寸 C, H, W 恢復到一個較大的尺寸 C, sH, sW ,其中 s 是上采樣倍數,從小圖到大圖這一變換過程也叫圖像的超分辨率重建。圖像超分辨率重建是一個研究很深入的領域,對於大部分的應用場景,我們不需要對此做過多研究,通常使用一些簡單且常用的方法對圖像進行上采樣進行預處理。在這里我們就介紹幾種簡單的上采樣方式。 如下圖所示,一般 ...

2021-07-17 21:18 0 499 推薦指數:

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深度學習(三):推斷問題(精確推斷、近似推斷、采樣方法)

一、引入 之前說過推斷問題主要是已知一些變量求別的變量的概率,在圖模型主要是求隱變量的后驗概率會用到。 有一些隱變量之間的關系沒那么復雜,可以精確計算出來,雖然麻煩,但是好歹是可計算的,這種方法就是精確推斷,精確推斷比較簡單,不會多寫;還有的是真的沒法算出來 ...

Sun Mar 22 05:43:00 CST 2020 0 1333
圖像配准與深度學習方法

目錄: 圖像配准:從SIFT到深度學習 什么是圖像配准 傳統的基於特征的方法 關鍵點檢測和特征描述 特征匹配 圖像變換 深度學習方法 特征提取 Homography學習 監督學習 無監督學習 其他方法 強化學習 復雜的轉換 圖像配准 ...

Thu Aug 01 00:06:00 CST 2019 0 3725
【從傳統方法深度學習圖像分類

1. 問題 Kaggle上有一個圖像分類比賽Digit Recognizer,數據集是大名鼎鼎的MNIST——圖片是已分割 (image segmented)過的28*28的灰度圖,手寫數字部分對應的是0~255的灰度值,背景部分為0。 手寫數字圖片是長這樣的: 手寫數字識別 ...

Sat Jun 17 23:52:00 CST 2017 0 2893
機器學習的 上采樣采樣采樣采樣

1. 過采樣和欠采樣 這是兩種解決分類訓練過程數據量不平衡的采樣方法 拿二分類舉例,期望陽性樣本數量:陰性樣本數量 = 1:1,但實際上陽性樣本數量:陰性樣本數量 = 1000:100 過采樣 將100數據復制10份,達到兩個樣本數量之比為1000:1000 欠采樣 將1000數據 ...

Thu Aug 27 00:42:00 CST 2020 0 2660
圖像識別深度學習

轉:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNDExMTQwNQ==&mid=209152042&idx=1&sn=fa0053e66cad3d2f7b107479014d4478#rd#opennewwindow 1、深度學習發展歷史深度 ...

Wed Jan 27 17:25:00 CST 2016 0 3163
深度學習圖像語義分割的應用

深度學習圖像語義分割的應用 本文主要分為三個部分: 圖像的語義分割問題是什么 分割方法的概述 對語義分割方面有代表性的論文的總結 什么是圖像的語義分割? 在計算機視覺領域,分割、檢測、識別、跟蹤這幾個問題是緊密相連的。不同於傳統的基於灰度、顏色、紋理和形狀等特征 ...

Sat Sep 02 01:37:00 CST 2017 0 1112
圖像識別深度學習

圖像識別深度學習 來源:《中國計算機學會通訊》第8期《專題》 作者:王曉剛 深度學習發展歷史 深度學習是近十年來人工智能領域取得的重要突破。它在語音識別、自然語言處理、計算機視覺 ...

Sat Feb 03 23:55:00 CST 2018 0 5287
深度學習圖像增強

轉自:https://www.cnblogs.com/gongxijun/p/6117588.html?utm_source=itdadao&utm_medium=refer ...

Fri Jan 25 01:20:00 CST 2019 0 1822
 
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