1. 应用背景

一些操作中会涉及到将低分辨率图像采样为高分辨率图像

2. 上采样方法

Interpolation插值：

Nearest neighbor interpolation（最近邻插值）
Bi-linear interpolation（双线性插值）
Bi-cubic interpolation（双立方插值）

这些插值方法无可学习的参数

Transposed convolution转置卷积：
（转置卷积不是卷积的逆运算，但它是卷积）

可以让网络学习如何最优的进行上采样。是通过可学习参数来进行优化的。

转置卷积与常规卷积的区别为：

特征图的尺寸变换与常规的相反（从小特征图到大特征图）
常规卷积核的转置（卷积核进行上下左右翻转）

参考内容

[1]. Up-sampling with Transposed Convolution（转置卷积上采样）
[2]. 如何理解转置卷积(transposed convolution）
[3]. 转置卷积细节视频（transposed convolution）

神经网络上采样的方法相关推荐

基于unet神经网络上采样中的的三种方式的理解
关于前言随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容中的一个知识点-上采样. 一.基于unet神经网络上采样中的的三种方式的理解 ...
PixelShuffle特征图的上采样的方法
PixelShuffle是一种上采样方法,可以对缩小后的特征图进行有效的放大.可以替代插值或解卷积的方法实现upscale PixelShuffle PixelShuffle(像素重组)的主要功能是将 ...
上采样(upsampling)方法总结
总结一下上采样,主要来源于论文<Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey> 上采样层位置上采样方法 2.1预定义插值式最近邻插 ...
神经网络上采样之：反卷积
reference:: 对抗神经网络九--反卷积_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1y5411V7pU?from=search&se ...
卷积神经网络之上采样-pytorch
利用卷积神经网络进行图像处理(图像超分.图像编码.风格转换.图像语义分割等)时避免不了要用到上采样操作,一般常见的上采样有: 1.传统上采样.pytorch的双线性上采样函数torch.nn.Upsa ...
到底什么是上采样、下采样
上采样语义分割/实例分割等任务,由于需要提取输入图像的高层语义信息,网络的特征图尺寸一般会先缩小,进行聚合:这类任务一般需要输出于原始图像大小一致的像素级分割结果,因而需要扩张较小的特征图这就用到了 ...
AAAI2021 大运动“视频超分辨”中的对偶子网与多阶通信上采样方案
关注公众号,发现CV技术之美作者单位:西电.鹏城实验室论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.11744.pdf 编者言: 视频超分辨率(VSR)任务中第一个设计对偶学习的 ...
深度网络中的上采样总结
一.上采样概述在深度学习中,上采样是一种使图像分辨率变高的方法/技术. 目前有以下几种基本的上采样方法: 1. UpSample + Conv 1X1 2. ConvTransposed 3. Co ...
上采样介绍 + Bilinear pytorch代码解析
上采样上采样,任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术. 最简单的方式是重采样和插值:将输入图片input image进行rescale到一个想要的尺寸,而且计算每个点的像素点,使用如双线性插值bil ...

神经网络上采样的方法

文章目录

1. 应用背景

2. 上采样方法

参考内容

神经网络上采样的方法相关推荐

最新文章

热门文章