棋盘效应(Checkerboard Artifacts) 定义:棋盘效应是由于反卷积的“不均匀重叠”(Uneven overlap)的结果。使图像中某个部位的颜色比其他部位更深: 具体原因:在反卷积操作时,如果卷积核(Kernel)大小不能被步长(Stride)整除时,反卷积输出的结果就会不均匀重叠: 在二维情况下棋盘效应更为严重,如下: 原则上,网络可以通过...
1. 1D卷积中的棋盘效应 2. 2D卷积中的棋盘效应 三、解决 1. 使kernel size能够被stride整除; 2. 双线性插值+卷积; 四、对比上采样 一、背景介绍 1. 转置卷积概述 如果对卷积神经网络和转置卷积不熟悉的话可以参考这两篇文章: 借东西的小人:卷积操作总结(一) —— 卷积运算 借东西的小人:卷积操作总结(二...
【新智元导读】谷歌研究院官方博客几小时前更新文章,介绍了一种名为“缩放卷积神经网络”的新方法,能够解决在使用反卷积神经网络生成图像时,图片中尤其是深色部分常出现的“棋盘格子状伪影”(棋盘效应,checkboard artifacts)。作者讨论了棋盘效应出现及反卷积难以避免棋盘效应的原因,并提供了缩放卷积 TensorFlow 实现的代码。
反卷积的棋盘格效应 的图片的时候, 常常会发觉有一种奇怪的人造物 (artifacts)的棋盘格效应(checkerboardpattern)出现.在某些任务中这种现象表现的尤为明显, 而且最近(2016年啊...些输出是2个输入的重叠(深灰色部分), 而在2维结构中,有些输出甚至是4个输入的重叠(黑色部分).在2016年, 典型的图像生成网络通常会...
实例已经证明了,以棋盘的“楚河、汉界”原理来设置偶数幻方的非等差数列,那是行之有效的,同时,非常地有趣。所以,我就把这个方法叫“棋盘效应”。 《洛书》、《河图》所构成的“九宫图”是中国传统文化的一枝奇葩,它只是以数字出现,但它却蕴藏着天下玄机无数,并且已经被誉为“宇宙魔方”。它不只是一个简单的九宫...
呈指数级增长。每个优秀人才的加入，不仅能提升团队的整体实力，还能带动周围人才的成长，形成“一而十、十而百”的倍增效应。因此，理解并应用“棋盘效应”对于组织发展至关重要，合理的资源配置和人才战略布局，能够帮助组织实现资源的最大化利用，推动其在各个领域取得显著的进步。
深度学习中的图像棋盘效应:入门指南 在深度学习领域,图像棋盘效应(Checkerboard Effect)通常出现在生成对抗网络(GAN)或者图像超分辨率中。它是一种视觉伪影,导致生成的图像出现重复的格子状样式。要解决这个问题,我们需要了解其成因,并使用适当的策略和代码来缓解其影响。本文将逐步引导你理解并实现深度学习中的图像棋盘效...
反卷积中的棋盘效应 当我们在用反卷积(转置卷积)做图像生成或者上采样的时候或许我们会观察到我们生成的图片会出现一些奇怪的棋盘图案或者说你感觉到你生成的图片有颗粒感。 这种现象之所以会发生是因为在上...=3 最好的解决方案就是Upsamping+Convolution,通过调整图像大小(使用最近邻插值或双线性插值),然后执行卷积...
在动荡的乱世，人才的棋盘效应更为显著，三国时期便是典型例证。魏、蜀、吴三大阵营，如同三张大棋盘，各自吸引了各类人才。曹操通过荀彧推荐，迅速建立起强大的智囊团，而东吴孙权则通过周瑜等人的一次次推荐，培养出了一支文武并济的骨干力量。甚至连人才相对较少的西蜀，诸葛亮在出山前也得到了司马徽、...
方法1:现在,神经网络在创建图像时通常使用多层反卷积,从一系列较低分辨率的描述中迭代地构建较大的图像。虽然这些堆叠的反卷积可能会消除棋盘效应,但它们通常会复合,从而在各种尺度上产生棋盘效应。 方法2:在反卷积后面,再接一个步长为1的卷积,效果有限。