3.利用反卷积ConvTranspose2d不改变通道数尺寸扩大一倍。 请问三者有什么区别呢?在用法上有什么讲究吗? 这三个共同功能都是上采样,但细分就会有些区别。说一下适用的任务吧~ 1. upsample是利用传统插值方法进行上采样。往往会在upsample后接一个conv,进行学习。任务:超分,目标检测。 2. 转置卷积应该是上采样力度...
Conv2DTranspose就是正常卷积的反向操作，无需多讲。希望能帮到你。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出，是目前深度...
前两篇我们介绍了celeB数据集 CelebA Datasets——Readme 基于CelebA数据集的GAN模型 直接上代码咯 ...
1.upsample是利用传统插值方法进行上采样。往往会在upsample后接一个conv，进行学习。任务：超分，目标...
Padding 对于 conv2d_transpose 意味着什么? “SAME”意味着简单地将输入形状乘以步幅。例如,如果输入形状的高度和宽度为 7,并且 conv2d_transpose 的 padding=same 和 strides=3,则输出形状的高度和宽度将为 7x3 = 21。 “有效”几乎相同。从“SAME”开始,然后检查 kernel_size 与步幅的比较。如果它更大,则将...
从信息角度上看，线性插值后再conv，实际上给网络带来了一个很强的先验，就是sub pixel的特征是可线性...
这次padding=valid，strides=3，并且内核=5。输出的高度和宽度将是7 x3+（5-3）。
这次padding=valid，strides=3，并且内核=5。输出的高度和宽度将是7 x3+（5-3）。
本文介绍了如何利用深度学习对图像进行风格迁移。首先介绍了基于卷积神经网络的生成对抗网络（GAN）和基于...