3.通过1*1卷积核完成上下采样 这个在深度模型中比较流行,主要是深度模型的基础层大多是卷积核尺寸为33和44,加上cudann对卷积核运算的加成,这个操作比较灵活,即可完成对图片像素的上下采样,也可以完成通道维度C的压缩和扩张。 下采样像素 通过卷积核的移动步数 (即操作stride参数)。可以这么理解,即stride是卷积核移动...
如果卷积核的kernel_size和输入feature maps的size一样,那么相当于该卷积核计算了全部feature maps的信息,则相当于是一个kernel_size∗1的全连接。 理解全连接层: 连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算,卷积后的结果为一个节点,就对应全连接层的一个点。(理解) 假设最后一个卷积层的输出为7×7×...
通过插值完成上采样(up-sample)，与下采样相反，上采样是完成图片的“解压缩”操作，即将原先的图片放大，例如将[512,512]放大至[1024,1024]。插值操作就是在原有像素之间插入和周围像素相同或类似的值，基础的插值方式是插入和周围一样的值。需要注意的是，这样的放大可能会导致图片模糊。通过1*1卷积...
这个结构概括来说前期不断的卷积池化来进行下采样,然后再不断卷积上采样,形成一个U形。而下采样的结果还会合成至对应的上采样结果,实现抽象与细节的结合。 下采样即不断抽象的过程,当抽象程度很高的时候又会失去一些细节,所以上采样还原的过程实际上已经有很多细节损失,这个时候如果将下采样时的数据与之串联起来,实...
转置卷积又称微步卷积(“微步”的含义指：新的步长为1，而之前的步长为2，使得转置卷积的滑窗处理相...
使用大小为3x3、步幅为2、填充为1的卷积核进行下采样，是因为这种情况下的下采样是最常用的一种操作。
数字影像灰度值想获得不位于采样点上的g(x,y)值时,需进行内插,称为重采样。重采样的方法有A.最近邻法B.样条函数法C.双向线性内插法D.三次卷积内插法
cnn卷积神经网络中上下采样层 cnn卷积神经网络全连接层,前言一般来说,卷积神经网络会有三种类型的隐藏层——卷积层、池化层、全连接层。卷积层和池化层比较好理解,主要很多教程也会解释。卷积层(Convolutionallayer)主要是用一个采样器从输入数据中采集关键数据内容;池
(1) 针对模型体积庞大的问题,我们主要对其核心组件 UNet 进行了大量试验及优化,包括了将计算昂贵的卷积精简和注意力运算放在了较低的层上,以及针对 Mobile Devices 的操作优化,诸如激活函数等。(2)针对扩散模型需要多步采样的问题, MobileDiffusion 探索并实践了像Progressive Distillation和当前最先进的 UFOGen 的一...