转置卷积中的棋盘效应

原创 已于 2022-11-28 11:19:59 修改 · 334 阅读 · 0 ·
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#深度学习

于 2022-11-28 11:19:58 首次发布
博客围绕转置卷积中的棋盘效应展开，虽未给出具体内容，但可知核心聚焦于此，转置卷积是深度学习中的重要概念，棋盘效应是其相关问题。
【深度学习计算机视觉】10：转置卷积实战进阶——破解棋盘效应与工业级应用
2501_92808859的博客
10-07 894
而是先用简单的上采样方法（如双线性插值、最近邻）将特征图尺寸提升到目标大小，再通过普通卷积（无步长）对上采样后的结果进行细化。若必须使用转置卷积，可通过优化核的初始化方式（如使用双线性插值核的近似权重）减少初始阶段的棋盘效应，再通过训练微调。奇数尺寸核（如 ）的中心点明确，输入像素映射到输出时的位置更对称，能有效减少重叠区域的不均匀性。数学上，棋盘效应的严重程度与核的傅里叶频谱特性相关——若核的高频分量未被有效抑制，输出会包含明显的周期性模式。输出数值更平滑（因均值核的平滑特性），棋盘效应显著减弱。
去雾笔记-Pixel Shuffle，逆Pixel Shuffle，棋盘效应，转置卷积
weixin_46028606的博客
04-22 3862
去雾笔记-Pixel Shuffle，逆Pixel Shuffle，棋盘效应，转置卷积
『计算机视觉』棋盘效应
weixin_34221036的博客
09-26 1516
零、转置卷积介绍 『TensotFlow』转置卷积 TensorFlow转置卷积API详解 一、棋盘效应 当我们要用到深度学习来生成图像的时候，是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的图像。这会使得深度学习来对这种低分辨率图像进行填充细节。一般来说，为了执行从低分辨率图像到高分辨率图像之间的转换，我们往往要进行deconvolution。简单来说，deconvolution layer...
转置卷积
ycc_csdn的博客
12-13 344
关于GAN里面的转置卷积 最近在看有关生成对抗网络的内容，在生成器里面涉及到了编码器和解码器，里面就用到了deconv2d转置卷积,有关反卷积的输出特征图的尺寸计算如下： 如果输入feature map 大小为NN,卷积核为kk,卷积步长为s=1,那么因为转置卷积在四周每个边缘补0且数量为s-1，内部补0为ns,所以共补0：sn+s-1,得到输出的特征图的大小为：(sn+s-1-k+1)/1=sn...
反卷积棋盘效应解决方法
qq_34622844的博客
03-31 2659
反卷积（转置卷积）后生成的图像，放大后往往会出现棋盘效应，在深色部分尤为明显，如下图所示： 总结了几种常用的解决方案，如下所示： 1.修改反卷积形式： （1）使用能被stride整除的kernel size，如kernel size = 4, stride = 2 （2）堆叠反卷积减轻重叠（效果一般） （3）网络末尾使用1x1的反卷积，可以稍微抑制棋盘效应 （4）调整卷积核权重 2.修改上采样形...
转置卷积的棋盘效应
04-01
### 转置卷积中棋盘效应的原因 转置卷积中的棋盘效应主要源于其计算过程中产生的“不均匀重叠”。在一维和二维场景下，这种现象尤为显著。具体来说，在一维转置卷积中，“不均匀重叠”表现为某些位置上的像素值受到...
转置卷积（Transposed Convolution）
weixin_39910711的博客
04-22 7351
转置卷积（Transpose Convolution），一些地方也称为“反卷积”，在深度学习中表示为卷积的一个逆向过程，可以根据卷积核大小和输出的大小，恢复卷积前的图像尺寸，而不是恢复原始值。 1 卷积操作及转置卷积的定义 1.1 卷积操作 对于一个输入大小为 的图像，卷积核大小为 ： 计算输出的具体实现方法为矩阵乘法。 将卷积核表示为稀疏矩阵 每一行向量表示在一个位置的卷积操作，0填充表示...
图解转置卷积原理
laonafahaodange的博客
03-12 5541
声明：本文大部分搬运自【机器学习】详解 转置卷积 (Transpose Convolution) 感谢博主花与人间事同，本人只是在博主原创文章上做补充以及添加一些自己的理解。 1 转置卷积的背景 通常，对图像进行多次卷积运算后，特征图的尺寸会不断缩小。而对于某些特定任务 (如图像分割和图像生成等)，需将图像恢复到原尺寸再操作。这个将图像由小分辨率映射到大分辨率的尺寸恢复操作，称为上采样 (Upsample)，如下图所示： 上采样方法有很多，详见【图像处理】详解 最近邻插值、线性插值、双线性插值、双三次插值
谈谈关于转置卷积的理解
zju_huster的博客
08-08 2445
谈谈关于转置卷积的理解     最近看到反卷积的概念，开始不太明白，然后查了些资料，总算搞明白了，顺便在此对结合自己的理解做一记录。     当我们使用神经网络生成网络图片时，经常需要将一些低分辨率的图片转换为高分辨率的图片，对于这种上采样操作，除了一些传统的插值方法，神经网络中通常采用**转置卷积（反卷积）**来实现...
深度探索：机器学习中的反卷积（转置卷积）算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-24 3140
反卷积作为卷积神经网络中的重要组成部分，凭借其保持空间信息、参数效率高等特性，在图像生成、超分辨率、语义分割等任务中展现出卓越性能。尽管存在棋盘效应、计算复杂度较高等挑战，但通过改进权值初始化、引入正则化、优化计算方法等手段，已能在一定程度上缓解这些问题。随着深度学习技术的不断发展，反卷积有望在更多领域（如视频处理、医学影像分析等）得到广泛应用，并与新型网络结构（如Transformer、Attention机制）相结合，推动相关领域的技术创新。未来的研究方向可能包括：优化反卷积的计算效率、减少伪影、开发针对
卷积神经网络进阶：转置卷积与棋盘效应详解
最新发布
2501_90186640的博客
05-18 1340
本文深入解析卷积神经网络中的转置卷积（反卷积）技术，重点阐述标准卷积与转置卷积的计算过程、转置卷积的上采样作用，以及其常见问题——棋盘效应的产生原因与解决方法，为图像分割、超分辨率等任务提供理论支持。
棋盘效应(Checkerboard Artifacts)
JNing
09-06 1万+
定义：棋盘效应是由于反卷积的“不均匀重叠”（Uneven overlap）的结果。使图像中某个部位的颜色比其他部位更深： 具体原因：在反卷积操作时，如果卷积核（Kernel）大小不能被步长（Stride）整除时，反卷积输出的结果就会不均匀重叠： 在二维情况下棋盘效应更为严重，如下： 原则上，网络可以通过训练调整权重来避免这种情况。解决方法就是注意调整好卷积核（Kernel）大小与步长（Stride）的关系。 不重叠（图a: kernel <= stride）与均匀..
转置卷积（transposed convolution）
qq_41021141的博客
07-23 793
转置卷积
几种特殊的卷积（转置卷积，空洞/膨胀卷积····）
jyjy0608的博客
03-28 5576
计算尺寸不被整除只在GoogLeNet中遇到过。卷积向下取整，池化向上取整。 stride为1的时候，当kernel为 3 padding为1或者kernel为5 padding为2 一看就是卷积前后尺寸不变 一：转置卷积 上采样的方法举例：最近邻，双线性插值，双立方插值等 转置卷积：上采样的一种方法，也被称为分数步长卷积或反卷积 转置卷积在论文中：DCGAN 比较容易理解的解释：转置卷积 注：转置卷积会在生成的图像中造成棋盘效应(checkerboard artifacts).本文推荐在使用转置卷积进.
【机器学习】详解 转置卷积 (Transpose Convolution)
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闻韶
11-08 4万+
【机器学习】详解 转置卷积 (Transpose Convolution)
深度学习中反卷积层(转置卷积)引起的棋盘格噪声
weixin_30886233的博客
12-28 1431
在基于CNN的超分辨率中，经常在最后一层使用stride>1的deconv layer，而这会造成棋盘格噪声。如下图所示 具体产生原因 上面的黑格子是表示原始图像中的某一个像素点，白色的表示转置卷积中的stride，一般是用0去填充。下面一层就是deconv生成的图像。可以看到stride不能整除size的时候，就会出现棋盘格效应（当然，就算整除也不能完全消除）。 ...
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