由于反卷积只能填充0,对梯度有一定的影响,而子像素卷积的结果并不只是填充0,所以仅有卷积的网络比对输入进行上采样的网络也具有更高的表示能力。 总结来说,如果我们现在进行上采样操作,放大倍率为r。我们可以通过反卷积和子像素卷积实现。如果使用子像素卷积的思想,那么我们先通过卷积得到r^2张特征图,再将这r张...
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，...
论文作者提出了一种可以高效计算的卷积层(称之为子像素卷积层(sub-pixel convolution layer))以便将最终的低分辨率特征映射提升(upscale)为高分辨率输出。通过这种方式,而不是使用双线性或双三次采样器(bilinear or bicubic sampler)等人工提升滤波器,子像素卷积层通过训练可学习更复杂的提升操作,计算的总体时间也被降...
其中,PixelShuffle表示如下: Sub-pixel convolution 是一种巧妙的图像及特征图upscale的方法,又叫pixel shuffle(像素洗牌)。我们知道,用深度学习处理图像的话,经常需要对特征图放大。常见的方法有直接上采样,双线性插值,反卷积等。本文主要介绍一种在超分辨率中经常使用的 upscale 方法 —— sub-pixel convolution. 采...
Twitter 的研究者提出了一种实时的单图像和视频超分辨率方法,其中使用了一种高效的子像素卷积神经网络。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1609.05158.pdf 项目地址:https://github.com/torch/nn/blob/master/PixelShuffle.lua 引言 单图像/视频超分辨率的目标是基于单张低分辨率图像得到高分辨率的图像。这篇论文的作...
为了恢复高分辨率的图片,该论文用了3层的卷积神经网络,如下图。 在结构中,直接作用了l层神经网络在低分辨率图像上,然后用了一个子像素卷积层,将低分辨率的特征映射到超分辨率上。 2.1 反卷积层 附加的反卷积层是从max-pooling层和其他图像的下采样层中恢复高分辨率的一个很流行的选择。这种方法已经成功地用于可视...
【subpixel:基于子像素卷积网络的超分辨率实现(Tensorflow)】’subpixel: A subpixel convolutional neural net implementation with Tensorflow' by GitHub: http://t.cn/RcDFJYB ref:http://weibo.com/14024002...
一、3D卷积原理解读 视频就是一帧一帧的图像按照时间拼接组成的,3D卷积就是比2D的卷积多了个时间维度。 二、UCF 101动作识别数据集简介 UCF 101动作识别数据集官网地址下载:https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php 101类视频,每一类里面是一个人在做一类的动作,比如射击、画口红、画眼线等等,数据集有6.5...
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。
subpixel:利用Tensorflow的一个子像素卷积神经网络 代码片段和文件信息 “““Modification of https://github.com/stanfordnlp/treelstm/blob/master/scripts/download.pyDownloads the following:- Celeb-A dataset- LSUN dataset- MNIST dataset“““from __future__ import print_functionimport osimport sysimpor...