PixelShuffle(像素重组)主要功能是高分辨率的特征图通过卷积和多通道重组获得。这种方法最初是为了解决图像超分辨率问题而提出的,称为Sub-Pixel Convolutional Neural Network的方法成为上采样的有效手段 第一个白色矩阵图片是输入层。 第二个、第三个白色张量是隐藏层,做步长为1的正常卷积。 第四个彩色图片,经过子像素...
常见的方法有直接上采样,双线性插值,反卷积等。本文主要介绍一种在超分辨率中经常使用的 upscale 方法 —— sub-pixel convolution. 采用CNN对feature map 进行放大的方法,除了有 deconvolition 之外,还有一个叫做 sub- pixel convolution 。如果做SR(超分辨率)的话,需要将一张低分辨率图像转换成一张高分辨率图像。...
【subpixel:基于子像素卷积网络的超分辨率实现(Tensorflow)】’subpixel: A subpixel convolutional neural net implementation with Tensorflow' by GitHub: http://t.cn/RcDFJYB ref:http://weibo.com/14024002...
Desubpixel 逆亚像素卷积 分类:深度学习总结 好文要顶关注我收藏该文微信分享 cltt 粉丝-13关注 -0 +加关注 0 0 升级成为会员 «上一篇:U盘拷贝数据到服务器 »下一篇:卷积网络提取图像特征 <2025年1月> 日一二三四五六 2930311234 567891011 12131415161718...
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超分辨重建的经典论文《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network》,首次提出了用亚像素卷积层对图片进行上采样操作,相比与SRCNN的整体对图片进行上采样操作后再进行超分辨重建,通过使用亚像素卷积极大的缩小了运算量,重建时间以及提高了重建质量。
ESPCN论文笔记论文:Real-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-Pixel...速度。 网络结构 首先将L层卷积神经网络直接应用于LR图像,然后应用亚像素卷积层(sub-pixelconvolution layer)进行特征映射与放大生成高分辨率(HR)图像。亚像素卷积层就是 ...
subpixel:利用Tensorflow的一个子像素卷积神经网络 代码片段和文件信息 “““Modification of https://github.com/stanfordnlp/treelstm/blob/master/scripts/download.pyDownloads the following:- Celeb-A dataset- LSUN dataset- MNIST dataset“““from __future__ import print_functionimport osimport sysimpor...
1、PixelShuffle 2、Upsample 3、UpsampleNearest2d 4、UpsamplingBilinear2d 其中,PixelShuffle表示如下: Sub-pixel convolution 是一种巧妙的图像及特征图upscale的方法,又叫pixel shuffle(像素洗牌)。我们知道,用深度学习处理图像的话,经常需要对特征图放大。常见的方法有直接上采样,双线性插值,反卷积等。本文主要介绍...