作为离散函数逼近的重要方法,利用插值可根据函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值。 1. 最近邻插值Nearest Neighbor Interpolation——零阶插值法 最近邻插值是最简单的一种上采样方法,它将目标像素值设为距离该像素最近的源像素值。这种方法计算速度非常快,但可能会导致图像的锯齿感和不平滑效果...
最简单的方式是重采样和插值:将输入图片 input image 进行 rescale 到一个想要的尺寸,而且计算每个点的像素点,使用如双线性插值 (Bilinear-Interpolation) 等插值方法对其余点进行插值。 在AlexNet中就使用了较合适的插值方法。各种插值方法都有各自的优缺点。插值就是在不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法,...
常见的上采样方法有双线性插值、转置卷积、上采样(unsampling)和上池化(unpooling)。 其中前两种方法较为常见,后两种用得较少。 1. 插值法 双线性插值是目前在语义分割中用的最多的一种方式,其特点是不需要学习,运行速度快, 接着,同样的方法,在Y方向上插值,就可以推导出P点处的像素值。 在pytorch中的API调...
这里记录一下自己学到的三种上采样方式:反卷积(转置卷积),双线性插值+卷积,反池化。 反卷积(转置卷积) 卷积只会减小或不变输入的大小,转置卷积则是用来增大输入的大小。用于细化粗的特征图等等,FCN中就有应用。这里一个图就能很简单表明他做的事情。感觉就是做的卷积反过来的事情。转置卷积是可以进行学习的。 ker...
常见的上采样方法有 双线性插值、 转置卷积、 上采样(unsampling)和 上池化(unpooling)。 其中前两种方法较为常见,后两种用得较少。 下面对其进行简单介绍。 1、双线性插值 双线性插值,又称为双线性内插。 在数学上,双线性插值是对线性插值在二维直角网格上的扩展,用于对双变量函数(例如x和y)进行插值。
所谓上采样,就是将图像从一个较低的尺寸[C,H,W][C,H,W]恢复到一个较大的尺寸[C,sH,sW][C,sH,sW],其中ss是上采样倍数,从小图到大图这一变换过程也叫图像的超分辨率重建。图像超分辨率重建是一个研究很深入的领域,对于大部分的应用场景,我们不需要对此做过多研究,通常使用一些简单且常用的方法对图像进行...
在做图像分割的时候,需要对图像进行像素级别的分类,因此在卷积提取到抽象特征后需要通过上采样将feature map还原到原图大小。常见的上采样方法有双线性插值、转置卷积、上采样(unsampling)和上池化(unpooling)。其中前两种方法较为常见,后两种用得较少。下面对其进行简单介绍。
上采样在模型构建中并不像下采样那么频繁被使用,一般情况下,会在下面几个应用中用到上采样操作: 1.segmetation网络,因为segmentation需要还原到特征图到原始输入图像的尺寸; 2.图像生成任务,比如GAN,AVE等,也需要还原到原始输入图像的尺寸; 3.CNN可视化,通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间,来观察...