上采样/反卷积/上池化的区别

最新推荐文章于 2023-08-05 15:51:21 发布
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分类专栏： 计算机视觉
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A_a_ron/article/details/79181108?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.control
本文探讨了上采样、反卷积和上池化三种技术的区别，着重于UnPooling的定位信息利用、UnSampling的简单复制策略，以及反卷积的参数学习特性。通过实例对比，揭示它们在深度学习中的作用和适用场景。

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上采样/反卷积/上池化的区别

图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。与之相对的是图（b），两者的区别在于UnSampling阶段没有使用MaxPooling时的位置信息，而是直接将内容复制来扩充Feature Map。从图中即可看到两者结果的不同。图（c）为反卷积的过程，反卷积是卷积的逆过程，又称作转置卷积。最大的区别在于反卷积过程是有参数要进行学习的（类似卷积过程），理论是反卷积可以实现UnPooling和unSampling，只要卷积核的参数设置的合理

 

上采样方式（反卷积、插值、反池化）
Billie使劲学的博客
07-22 2735
如下图max-pooling操作中黄色窗口中（左图）的0.8为最大值，网络会记住该值得索引位置，如右边的4×4网格中的标记所示，这样在进行反池化时，就可以将值放到对应的最大值索引的位置，其余位置补0，如下图uppooling操作黄色窗口（右图）中将1.3放到了之前记录的最大索引的位置，其余位置补0。设i+u，j+v（i，j为正整数，u，v为大于零小于1的小数，下同）为待求像素坐标，则待求像素灰度的值f（i+u，j+v）得出的（0,0）就为原图坐标，则待求点的值就用求出的相对应原图位置的值来代替。...
卷积、反卷积、反池化、插值
qq_38162944的博客
04-30 1267
卷积 若输入含有多个通道，则对于某个卷积核，分别对每个通道求feature map后将对应位置相加得到最终的feature map，如下图所示： 若有多个卷积核，则对应多个feature map，也就是下一个输入层有多个通道。如下图所示： 图像上采样的三种方法：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术 方法一 ：反卷积 （1）正常卷积 在介绍反卷积之前，我们需要深入了解一下卷积，一个简单的卷积层运算，卷积参数为i=4,k=3,s=1,p=0i=4,k=3,s=1,p=0i=4,k=3,s=1,p=0
“上采样”与“反卷积”
m0_50294896的博客
02-21 7258
在阅读YOLO模型和DenseNet网络模型的时候，对“上采样”和“反卷积”的概念不甚理解，查阅了一些资料，整理如下。并附上pytorch实现上采样的源码。 在阅读本文前，默认读者已经了解了深度学习中的卷积操作。 声明：本文用到的部分资料来自简书作者@乔大叶_803e和知乎作者@幽并游侠儿_1425 文章目录上采样（Upsample）反卷积（Transposed Convolution）pytorch实现上采样 上采样（Upsample） 在介绍上采样前，还有一个概念叫做下采样。下采样简单来讲，就是在卷
上采样三种方法对比
lili_momo的博客
06-14 7286
使用三张图进行说明： 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。 与之相对的是图（b），两者的区别在于UnSampling阶段没有使用MaxPooling时的位置信息，而是直接将内容复制来扩充Feature Map。从图中即可看到两者结果的不同。...
1.3 上采样各方法的区别
weixin_71719718的博客
08-05 257
优点：双线性内插法根据相邻点的权值增加维度，这种方式消除了最近邻法出现块状的情况，使得图片目标的边缘更平滑。缺点：由于是根据最近的像素值直接增加维度，这会导致图片中的目标边缘出现块状的情况，不适合边缘检测或分割。确定：该方法使目标的边缘更平滑，减弱了边缘与背景之间的差异，不利于边缘检测之类的问题。以下方法是看过一些资料后，整理转载过来。优点：适合分类，在分类前使用。
上采样方法大PK（Upsample，Interpolate，resize，Transposed convolution，deconv，Unpool，Pixelshuffle）
年轻即出发，
07-24 1万+
目录 Upsample: Interpolate，resize: Transposed convolution，deconv: Unpool： Pixelshuffle： Upsample: Pytorch example: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F input = torch.arange(1, 5).view(1, 1, 2, 2).float() print(input) #
三种上采样的方式总结
热门推荐
本人hexo博客：www.boluoboluobo.top
01-06 3万+
三种上采样方式总结 在GAN，图像分割等等的网络中上采样是必不可少的。这里记录一下自己学到的三种上采样方式：反卷积(转置卷积)，双线性插值+卷积，反池化。 反卷积(转置卷积) 卷积只会减小或不变输入的大小，转置卷积则是用来增大输入的大小。用于细化粗的特征图等等，FCN中就有应用。这里一个图就能很简单表明他做的事情。感觉就是做的卷积反过来的事情。转置卷积是可以进行学习的。 kernel核张量与输入的张量中，逐个元素相乘，放在对应的地方。就是说第一个元素是0，就是0乘上整个核张量，放在对应的位置。第二个元素是
上采样、转置卷积、反卷积、反池化，傻傻分不清
weixin_42703210的博客
03-11 5628
下采样、转置卷积、反卷积、下池化，傻傻分不清
一维卷积神经网络怎么进行上采样？
最新发布
06-07
常见的上采样方法包括：1.**反卷积（Deconvolution）或转置卷积（TransposedConvolution）**：通过卷积操作的逆过程来上采样。2.**上池化（Unpooling）**：尤其是最大上池化（MaxUnpooling），它记录最大池化时的...
基于Oneclass的上采样方法对比
a819411321的博客
09-03 515
One-class算法有编码和解码两个过程。在解码阶段，需要将feature map 重新变成图像。 One-class算法用的上采样方法是ConvTranspose2d，公司想对One-class进行改进，就让我调研可不可以将ConvTranspose2d用其他的上采样方法替换。 我就去调研了一下，发现上采样方法有这几种。 上采样方法介绍： 1.转置卷积 2.Pixelshuffle 3....
反卷积和上采样+卷积的区别？
qq_38765642的博客
04-12 567
反卷积和上采样+卷积的区别？ 很详细
反卷积(Deconvolution)、上采样(UnSampling)与上池化(UnPooling)
我是天才很好
12-11 2621
文章目录前言1. 图示理解2. 概念详解2.1 Upsampling(上采样)2.2 Unpooling(上池化)2.3 Deconvolution（反卷积）2.4 FCN(U-net)中的low-level和high-level特征的融合2.5 上采样/下采样3.参考文献 前言 在看图像语义分割方面的论文时，发现在网络解码器结构中有的时候使用反卷积、而有的时候使用unpooling或或者un...
卷积 反卷积 上采样 下采样 区别
用于记录学习的过程，不做商业用途。
11-05 3566
1.卷积 就是利用卷积核 步长前进 卷积整个图片 2.反卷积 反卷积的具体操作 原图输入尺寸为【1，3，3，3】对应【batch_size,channels,width,height】 反卷积tconv = nn.ConvTranspose2d(3,3,3,stride=2,padding=1) 求反卷积的输出尺寸？ 第一步：对输入的特征图做插值，在原先高宽方向的每两个相邻中间插上（Stride−1）列0，如下图所示，原来的尺寸为3*3，因为stride=2,则是在相邻行（列）之间插入.
重采样、下采样、上采样三者之间的关系
造未来
10-17 2万+
重采样主要是分为上采样和下采样，在进行采样的过程中，需要注意采样的倍率的问题，并不是可以随意的改变采样率的大小的，根据采样定理：在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率大于信号中最高频率的2倍时，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号是最高频率的5~10倍。采样定理又称奈奎斯特定理。 采样频率：采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信...
上采样(Upsampling)与反卷积(Deconvolution)的区别
qinglv1的博客
12-03 1万+
1.上采样和反卷积是不一样的，大家要注意这一点。可以参考这篇博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27871973/article/details/82973048 2.对于pad默认为0，自己如果有需要得进行设置。group默认为1. 3.对于卷积和反卷积的维度计算公式：参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/where_is_my_keyboard/arti...
上采样、下采样区别及作用
Love And Program的博客
02-06 7748
前言：真的一直忘记这两个概念，现在特地用自己的话来总结总结 参考 下采样–>> 7676->3838->1919 -->>缩小图像 原理：对于一幅图像I尺寸为MN，对其进行s倍下采样，即得到(M/s)(N/s)尺寸的得分辨率图像，当然s应该是M和N的公约数才行，如果考虑的是矩阵形式的图像，就是把原始图像ss窗口内的图像变成一个像素，这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值； 简单来理解一下就是将图像缩小，以起到过滤作用小、信息冗余的特征，保留关键信息。 1、随机下采样
上采样方法
qq_46684028的博客
05-15 5841
上采样方法，去池化，双线性插值，反卷积，膨胀卷积
深度学习-上采样与反卷积的异同
abinghui123的博客
08-15 1065
在深度学习图像处理的过程中，不可避免的需要用到上采样，将图片由低分辨率扩充到高分辨率。其中，上采样的方法有很多种，其中包括：1、双线性插值2、反卷积操作，3、单线性插值，4、临近插值。...
上采样，反卷积，上池化区别
qq_32172681的博客
09-28 674
通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。通过对一些资料的学习，简单的整理下三种恢复方法，并进行对比。 1、Upsampling（上采样） 在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。上采样概念：上采样指的是任何可以让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：将输入图片进行rescale到一...
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