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。...
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-14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4月> 日一二三四五六 303112345 6789101112 13141516171819...
【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...
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| ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network): 一种用于单帧图像超分辨率的深度学习模型。SRCNN (Super-Resolution Convolutional Neural Network): 这是一个经典的深度学习模型,用于图像超分辨率。VDSR (Very Deep Super-Resolution): VDSR 是一种非常深的卷积神经网络,用于单图像超分辨率。SRGAN (...
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 ...
1) subpixel-deconvolution 亚像元-反卷积2) image deconvolution 图像反卷积 例句>> 3) frequency domain deconvolution imaging 频域反卷积成像法4) Image convolution 图像卷积 例句>> 5) deconvolution [,di:kɔnvə'lu:ʃən] 反卷积 1. A new kind of wavelet-based method for spectrum ...