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。
小内核跨步的 ZEROS 示例 >>> conv2d_tr = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(1,kernel_size=1,padding='same',strides=2)>>> conv2d_tr(np.ones([1,2,2,3],dtype=np.float32)).numpy().shape (1,4,4,1)>>> conv2d_tr(np.ones([1,2,2,3],dtype=np.float32)).numpy() array([[[0.70...
从运算行为上看，先conv再pixelshuffle本质上就是在学习插值的过程，它可以学习更加复杂的插值行为（对比...
2018-09-20 回复喜欢 杨先生 作者 xiongfan 本人画的 2018-12-19 回复喜欢 xiongfan 同问 2018-12-19 回复喜欢 推荐阅读 RobotMaster大疆妙算2-G环境配置踩坑(换源、安装qt、安装openCV、恢复出厂设置) 小小白由于操作不当导致原本的manifold2-G系统炸了,重新配置一台新的妙算,同时给...
https://arxiv.org/pdf/1609.07009v1.pdfarxiv.org/pdf/1609.07009v1.pdf 参考这篇论文。
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）。