pytorch-17-卷积&pooling&upsample

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#pytorch #深度学习

本文深入探讨了卷积神经网络中的核心概念——卷积与池化技术。卷积层通过权值共享减少参数量，实现特征的局部相关性提取。而池化与上采样则用于降低数据维度，提高计算效率，同时保持重要特征信息。
MATLAB函数——upsample（Signal Processing Toolbox）
Josh_Gao
06-16 1万+
upsample：将采样率提高整数倍
pytorch学习笔记（二十二）：Pooling
逐梦er的博客
08-04 5038
文章目录1. 二维最大池化层和平均池化层2. 填充和步幅3. 多通道小结 实际图像里，我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置：即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像素位置上的偏移。这会导致同一个边缘对应的输出可能出现在卷积输出Y中的不同位置，进而对后面的模式识别造成不便。 在本节中我们介绍池化（pooling）层，它的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性。 1. 二维最大池化层和平均池化层 同卷积层一样，池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口（又称池化窗口）中的元素计算输出。不同于卷积层里计算输入和核的
【PyTorch学习笔记】18：pooling,up-sample,ReLU
大桔骑士的学习笔记
04-29 3302
pooling池化是下采样（down-sample）的一种手段，让feature map减小；而up-sample则是上采样，实际上做了放大图像的操作。 在CNN中，基本的单元是一个Conv2d，后面配上[Batch Norm, pooling, ReLU]，后面三个的顺序不一定。 pooling 图像的down-sample 在图像中要缩小图像的尺寸，常用的是隔行采样的方式，例如纵向每隔一行...
深度学习基础--上采样(upsample)的方法
wydbyxr的博客
11-07 2万+
上采样(upsample)的方法   在神经网络中，扩大特征图的方法，即upsample/上采样的方法   1）unpooling：恢复max的位置，其余部分补零   2）deconvolution(反卷积)：先对input补零，再conv   3）插值方法，双线性插值等；   4）扩张卷积，dilated conv； ...
深度学习与神经网络(七)——卷积神经网络之池化pooling & 上采样upsample与降采样downsample(下采样)(subsample)(nn.MaxPool2d)
hxxjxw的博客
05-17 1万+
池化层pooling与采样 upsample与downsample upsample是上采样，类似图片的放大 downsample是下采样，类似图片的缩小 比如这种隔行采样就是下采样 在卷积神经网络中使用的采样方式就是pooling，有点类似下采样，但不太一样 pooling也是把feature map变小的操作 pooling有多种方式，如max pooling, avg pooling Max pooling是取窗口中最大的值 这里的stride是2，如果是1的话生成...
unet学习笔记（milesial/Pytorch-UNet）
weixin_67138138的博客
05-25 2424
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 unet学习笔记（milesial/Pytorch-UNet）原理讲解unet_parts.py内容predict.py内容 所用到的代码Pytorch-UNet/predict.py at master · milesial/Pytorch-UNet ·GitHub 原理讲解 蓝/白色框表示 feature map； 蓝色箭头表示 3x3 卷积，用于特征提取； 灰色箭头表示skip-connection，用于特征融合； 红色箭头.
卷积与转置卷积——pytorch
andy dennis的博客
11-03 776
前言 在学习dcgan的时候，发现有段代码用到了转置卷积，看着他们维度计算部分有点迷糊，决定回忆一下。本来想着既然有人写了，那就不写了吧，后来想着反正以后搞cv，应该大概率需要到，还是复习一下吧。 书写本文时参考了 卷积输出尺寸和转置卷积输出尺寸的计算方式 卷积之后维度的计算 卷积 import torch import torch.nn as nn downsample = nn.Conv2d(16, 16, 3, stride=2, padding=1) input = torch.randn((1
pytorch模型定义之：模型定义三种方式以及U-Net模块搭建笔记
weixin_52836217的博客
09-18 2173
主要是pytorch模型定义相关知识，包括了一些模型定义方法和U-Net模型的搭建
PyTorch学习笔记-3.PyTorch模型搭建
ruoqi23的博客
08-03 1420
3.PyTorch模型搭建 3.1.卷积层 3.1.1.卷积-1d/2d/3d 卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加 卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。 卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取 例如： AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学习到的是边缘，条纹，色彩这一些细节模式 卷积维度：一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积 下面分别为一维、二维、三维卷积示意图 .
简单粗暴PyTorch之nn网络层(卷积、池化、线性、激活)
qq_36642243的博客
08-12 2175
nn网络层一、卷积层1.1 卷积概念1.2 nn.Conv2d1.3 转置卷积二、池化层 Pooling Layer2.1 最大池化nn.MaxPool2d2.2 平均池化nn.AvgPool2d2.3 反池化上采样nn.MaxUnpool2d三、线性层 Linear Layer四、激活函数层 Activation Layer4.1 nn.Sigmoid4.2 nn.tanh4.3 nn.ReLU4.4 改进ReLU函数 一、卷积层 1.1 卷积概念 卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行
图像语义分割中的上采样(Upsampling)和下采样(subsampling)
一扣解千愁的博客
09-27 2万+
图像语义分割中的上采样和下采样1. 下采样和上采样的基本概念 最近在看到一篇论文中用到了transposed convolution，并出现了upsampling等概念，表示很迷。那么什么是upsampling ？ 1. 下采样和上采样的基本概念 下采样: 对卷积得到的压缩特征图进行进一步压缩。实际上就是卷积层之间的池化层。 作用： 通过最大池化或者平均池化从而减少了特征，进而参数的数量，且降低了卷积网络计算的复杂度；实际上就是过滤作用小、信息冗余的特征，保留关键信息（而信息关键与否就体现在对应的val
pytorch之nn.Upsample函数
最新发布
浩瀚之水的专栏
09-15 5114
在PyTorch中，是一个用于上采样（即放大）输入张量（tensor）的模块。上采样是许多计算机视觉任务中的关键步骤，特别是在图像分割、超分辨率和生成对抗网络（GANs）等领域。可以通过不同的方法来放大输入张量，包括最近邻插值（nearest neighbor interpolation）、线性插值（对于二维数据，等同于双线性插值；对于三维数据，等同于三线性插值）、双三次插值（bicubic interpolation，但需注意PyTorch的默认不支持双三次插值，除非使用）等。
上采样（upsample）和 反卷积（deconvolution）
热门推荐
学渣的博客
12-15 3万+
目录1 卷积2 上采样3 反卷积3.1 反卷积的数学推导正向卷积的实现过程用矩阵乘法描述卷积反卷积的输入输出尺寸关系**Relationship 1：**3.3 反卷积的应用3.4 利用pytorch验证反卷积的计算参考 1 卷积 可以看一下这篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42468475/article/details/108628474 2 上采样 在应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后，得到的特征图（Feature ma
MATLAB函数upsample的使用
芒果爱火锅的博客
10-11 8637
upsample Increase sample rate by integer factor collapse all in page Syntax y = upsample(x,n) y = upsample(x,n,phase) Description example y = upsample(x,n) increases the sample rate of x by inserting...
下采样downsamp和上采样upsample
shuijinghua的博客
07-10 2万+
为什么要进行上采样? 上采样是为了将特征图采样到指定分辨率大小,比如一张(416,416,3)的图片经过一系列卷积池化操作后,得到一个特征图,维度(13,13,16), 为了把这个特征图和原图进行比较,需要将这个特征图变成(416,416,3)大小.这个就称为上采样. 上采样的过程类似于一个卷积的过程,只不过在卷积之前将输入特征值插到一个更大的特征图然后进行卷积, 在神经网络中,扩大特征图的...
MATLAB中upsample函数用法
jk_101的博客
09-30 766
upsample函数的功能是上采样离散时间模型。
MATLAB 学习笔记（6）MATLAB 的 upsample 函数和 downsample 函数
记录学习历程
06-28 6842
目录upsample 和 downsample程序验证上采样 upsample下采样 downsample其他参数设定总结upsample 和 downsample 顾名思义就是上采样和下采样，但是在 MATLAB 中代表的含义是什么，用 MATLAB 做个而简单的测验。以下是 MATLAB 官方对两个函数的解释。首先定义一个 1×6 的矩阵 martix_A，并对其 4 倍上采样结果命名为 martix_B。martix_A = [1 2 3 4 5 6]; martix_B = upsample(mar
反卷积，uppooling, upsampling
jr
03-08 793
图片取自https://blog.youkuaiyun.com/e01528/article/details/84667302 在decode阶段，希望通过低维数据恢复高维数据，常见的作法反卷积，uppooling,unsampling uppooling记录索引值，其余用0填充（见(a)），upsampling每个区域中的每个元素用对应的最大值填充（见(b)），前二者无参数学习，decon有参数学习 ...
torch.nn.Upsample() 函数详解
晓野豬
10-18 1万+
上采样函数： torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 参数详解： size：据不同的输入制定输出大小； scale_factor：指定输出为输入的多少倍数； mode：可使用的上采样算法，有nearest，linear，bilinear，bicubic 和 trilinear。默认使用nearest； align_corners ：如果为 True，输入的角像素将与输出张量对
DeepLabv3+网络结构与Pytorch实现详解
例如，使用`torch.nn.Upsample`或`F.interpolate`函数时，必须注意选择合适的模式（bilinear/cubic）及是否启用align_corners参数，否则可能导致特征图错位。另外，空洞卷积可通过`nn.Conv2d(dilation=dilation_rate...
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