2022年12月1日,来自日本东京大学的学者在Journal of Chemical Information and Modeling上发表论文“Exploration of Chemical Space Guided by PixelCNN for Fragment-Based De Novo Drug Discovery”。论文中,作者提出了像素卷积神经网络PixelCNN,将SMILES字符串转换为2维矩阵数据,应用掩蔽神经网络层建立模型。作者对PixelCNN...
子像素卷积/亚像素卷积 通过之前的文章我们知道了 卷积和反卷积,对卷积与反卷积的等效性也有了一定的了解。对于下面这样一个步长为2的1D裁剪转置卷积: 这也称为反向卷积,因为它是卷积层的反向传播。 而1D的步长…
f可以看做是每个像素的自适应特征,核K可以看做是自适应核,因此PAC可以看做是通过核K利用像素特征f在每个像素上对W进行自适应。如图1所示 个人理解:像素自适应卷积就是给卷积核上的每个参数再乘以一个自适应权重。而这个自适应的权重可以来自于low-level的信息,如位置信息或者RGB信息,也可以是来自与子网络学习的到...
pixel shuffle从低分辨图到高分辨图的重构是通过亚像素卷积实现的,如下所示,通过多通道feature单个像素组合成一个feature每个单位都可以feature上像素相当于新的feature上的亚像素了。 1.2 亚像素是什么? 面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如,摄像机芯片的像素间距为5.2微米。相机拍摄时,对物理世界中的连续图像...
上采样 及 Sub-pixel Convolution (子像素卷积) 参考:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/84975282 参考:https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 上采样的概念: 上采样可以理解为任何可以将图像变成更高分辨率的技术;最简单的方式就是重采样和插值法:将输入图片 input image 进行 ...
像素处理的方式有不同，但总的原理都是通过子像素滤波器将照片的像素转换来补充细节、色彩、光照，而做出真实的视觉效果。例如，通过子像素卷积，用户可以清晰地看到细微的细节，并且仿佛触摸到每一片叶子，以及阳光下投射出的虹彩般的颜色。子像素卷积技术在中国也受到越来越多的赞誉。一些电视节目都采用了这种技术，...
ESPCN的网络结构如图2所示。假设网络有L层,前L-1层是卷积层,获取输入LR图像的特征图。最后一层是有效的子像素卷积层,用于恢复具有指定放大因子的输出图像大小。 通常,网络有3层,如图3所示: 形状为 [B, C, N, N] 的输入图像 第一层:具有 64 个过滤器和 5×5 内核大小的卷积层,然后是一个 tanh 激活层...
用卷积神经网络处理视频，其实是一个计算量巨大的任务。这里的“计算量”并非指视频大小，而是卷积处理图像的方式——将图像完整地“扫”一遍。但真正的视频，往往存在大量变化不大的场景（甚至10帧内只有一只手在动）：这种情况下，如果还将每个像素都处理一遍……仿佛已经感受到GPU在燃烧了。那么，能否教AI学会高效...
数字图像是一个二维的离散信号,对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核(卷积模板)在图像上滑动,将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘,然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值,并最终滑动完所有图像的过程。
不久之前,Wenzhe Shi 等人在 arXiv 上发表了一篇名为《通过高效的子像素卷积神经网络实现实时的单一图像和视频超分辨率(Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network)》的论文,机器之心海外分析师团队从多个方面对其做了解读。