上采样和反卷积 Up-sampling and Transposed Convolution (Deconvolution),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1、Upsampling(上采样) 上采样概念:上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。简单来说就是把一张小图片放大。 对于这种上采样(up-sampling)操作,目前有着一些常见插值方法进行处理: 最近邻插值(Nearest neighbor interpolation) 双线性插值(Bi-Linear interpolation) 最近邻插值(Nearest neighbor interpolation) ...
设图像g(x,y)经过DFT后为G(u,v),我们直接对G(u,v)进行频域上的上采样,这里论文里给出了三种方法,分别是: Periodic Padding Up-Sampling 简单来说就是把H*W的频域空间看做一个整体,然后周期性扩大4倍,示意图如下: Periodic Padding Up-Sampling 2. Area Interpolation-Cropping Up-Sampling 这个就是把单个...
结论简述:双线性插值就是在几个像素点围成的矩阵内部,根据计算方法生成一些与临近像素点的数值相差不大的新像素点,以此来对图像进行放大。 代码实现 环境: paddle 1.8.5、 python3.6+ importpaddle.fluidasfluidimportnumpyasnpdefmain():withfluid.dygraph.guard(fluid.CPUPlace()):data=np.array([[1,2],[6,...
你想到的卷积类型这里都有,在里面的上篇有介绍转置卷积,但是他那篇的参考博客是国外的,一般看不了,我在这里就翻译一下,对自己加深印象也是好的。 如果你曾经听说过转置卷积(transposed convolution)并对它感到很迷惑,那可以来看一下这篇文章。这篇文章的内容如下: ...
你想到的卷积类型这里都有,在里面的上篇有介绍转置卷积,但是他那篇的参考博客是国外的,一般看不了,我在这里就翻译一下,对自己加深印象也是好的。 在这里也给出原博客链接: https://medium.com/activating-robotic-minds/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0 ...
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。
一般上采样 (upsamping)就使用了插值法,包括“最近邻插值”,“双线性插值”,“双三次插值”。这些方向好比时手工的特征工程,网络是不会对此有任何学习行为的。 如果想要让网络学习如何才能最优地进行上采样,就可以使用转置卷积,转置卷积没有预先定义好的插值方法,而是具有可学习的参数。
恢复特征图分辨率的方式对比:反卷积,上池化,上采样 文章目录 1.(反)卷积- (反)卷积原理- (反)卷积过程 利用 CNN 做有关图像的任务时,肯定会遇到 需要从低分辨率图像恢复到到高分辨率图像 的问题。解决方法目前无非就是 1)插值,2)反卷积 一般 上采样 (upsamping
你想到的卷积类型这里都有,在里面的上篇有介绍转置卷积,但是他那篇的参考博客是国外的,一般看不了,我在这里就翻译一下,对自己加深印象也是好的。 在这里也给出原博客链接: https://medium.com/activating-robotic-minds/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0 ...