深度学习中上采样的方法 2019 March 08 upsampling 图像的上采样 一、上采样原理 图像放大几乎都是采用内插值方法,即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。 二、上采样的方法 2.1 插值法 - Interpolation 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...
转置卷积是一种神经网络层,转置卷积也被称为反卷积用于通过学习得到一个权重矩阵来进行上采样。这种方法通常用于深度学习模型中,特别是在生成对抗网络(GAN)和自编码器中用于生成高分辨率图像。卷积不会增大输入的高和宽,通常要么不变、要么减半。但是在语义分割这种任务上,仅仅使用卷积无法进行像素级的输出,这时候就可...
深度学习最新上采样方法 三种上采样方式总结 在GAN,图像分割等等的网络中上采样是必不可少的。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...
深度学习中的图像上采样方法 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...
在各种深度学习框架中,对于图像任务来说,数据格式通常为 NCHW,因为当数据是以这种格式排列的时候,在利用 intel GPU 加速的情况下,GPU希望读取同一个channel的图像像素是连续的,NCHW的排布正好满足需求,在访问内存的时候就是连续的了,比较方便。 在做图像分割的时候,要求对图像做像素级分类。对于常见的FCN分割网络来...
来自香港城市大学和南洋理工大学的研究人员们提出了一种基于几何变换的深度学习方法PUGeo-Net来学习每一个点的局域参数和法向量,通过二维参数域内的采样和学习出的三维变换实现点云的加密,并能在4x～16x的上采样率上实现精确高效的上采样结果。 PUGeoNet
基于深度学习的图像分割:上采样/反卷积的分割方法 卷积神经网络在进行采样的时候会丢失部分细节信息,这样的目的是得到更具特征的价值。但是这个过程是不可逆的,有的时候会导致后面进行操作的时候图像的分辨率太低,出现细节丢失等问题。因此我们通过上采样在一定程度上可以不全一些丢失的信息,从而得到更加准确的分割边界。
本发明揭示了一种基于深度学习的点云上采样方法,包括:获取由第一数量个稀疏输入点和第二数量个稠密输入点组成的训练数据;构建深度网络模型,用于对从第一数量个稀疏输入点提取的初始特征向量分别进行复制和基于曲率的采样操作,得到第二数量个中间特征向量,对每个中间特征向量进行拼接操作,将拼接操作之后的中间特征向量输入...
针对点云上采样问题,目前学术界主要从两个角度来解决问题,分别是优化方法和基于深度学习的方法。基于优化的方法通常利用局域特征来对局部几何信息进行拟合,在平滑的曲面上可以得到非常好的效果。但这种方法无法保留多尺度的细节,无法有效重建较为细微的形貌信息。而利用神经网络的方法从数据中学习出几何形状点云表达会比...
目前已经有多种深度学习方法致力于加密点云提高点云的质量,包括PU-GAN,EC-Net和MPU等方法,但他们在面对极为稀疏和不规则的低质量点云输入时,还是无法恢复出有效的点云结果。 但提升点云的质量有着十分迫切的工业需求,是后续分析处理任务的重要保障。