在现代深度学习模型中,图像超分辨率(Image Super Resolution, SR)成为了一个热门研究领域。特别是“亚像素卷积”(Sub-Pixel Convolution)技术被广泛应用于图像重建和图像超分辨率任务中。亚像素卷积可以有效提高图像的空间分辨率,目前使用PyTorch框架的许多研究和实现都采用这项技术。在这个博文中,我将详细介绍如何在PyTorch...
在这篇博文中,我将详细介绍如何在PyTorch中实现亚像素卷积(Sub-pixel Convolution)实例。亚像素卷积是图像处理和深度学习中常用的一个技术,特别是在超分辨率重建应用中。通过分解每个卷积层输出的成分,我们可以有效地提高图像的分辨率。 环境准备 在开始之前,我们需要确保已经安装了相应的环境和前置依赖。请按照以下指令安...
2.亚像素卷积层(sub-pixel convolution layer) 传统的方法都在卷积的前几层或中间就将图像分辨率提升,这样增加了计算量。为简化计算,让图像分辨率在网络的最后提升,本文提出了亚像素卷积层。 经过前面网络的卷积后形成了 r2 个通道,共有tensor个数为 H×W×C×r2 亚像素卷积层将这些tensor重组为一张 rH×rW×...
缺点:可能引入棋盘效应(Checkerboard Effect)。 亚像素卷积(Sub-pixel Convolution): 优点:对特征细节恢复更精细。 缺点:实现相对复杂,且计算开销稍高。 实践建议 根据任务需求权衡计算效率与性能。如果计算资源有限,优先选择双线性插值;在高精度任务中,可以尝试反卷积或亚像素卷积。 3.3 横向连接(Lateral Connections)...
nn.ReLU(inplace=True) )defforward(self, x):returnself.conv(x) Define a simple upscaling block using sub-pixel convolution classUpscaleBlock(nn.Module):def__init__(self, in_channels, scale_factor):super(UpscaleBlock, self).__init__() ...
Convolution 两种图像形式 1.栅格图像:使用像素(Pixel)阵列来表示的图像。每个像素都有特定的位置和颜色值,共同构成整幅图像。 2.矢量图像:矢量图像,也称为面向对象的图像或绘图图像,在数学上定义为一系列由点、线、面等几何元素组成的图像。这些元素通过数学公式来描述其形状、大小和位置。
In addition, we introduce an efficient sub-pixel convolution layer which learns an array of upscaling filters to upscale the final LR feature maps into the HR output. By doing so, we effectively replace the handcrafted bicubic filter in the SR pipeline with more complex upscaling filters ...
Superresolution using an efficient sub-pixel convolutional neural network Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution Synthetesizing Views Video Recognition Recurrent Neural Networks (RNNs) Convolutional Neural Networks (CNNs) ...
Convolution</a></li> <li><a href="https://github.com/rwightman/pytorch-image-models">PyTorch Image Models, ResNet/ResNeXT, DPN, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet</a></li> <li><a href="https://github.com/shrubb/box-convolutions">Deep Neural Networks with Box ...
ViLT (from NAVER AI Lab/Kakao Enterprise/Kakao Brain) released with the paper ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision by Wonjae Kim, Bokyung Son, Ildoo Kim. Vision Transformer (ViT) (from Google AI) released with the paper An Image is Worth 16x16 Word...