#棋盘效应 解决办法列举

最新推荐文章于 2025-01-07 09:39:06 发布
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文章标签： python cnn 计算机视觉 神经网络 深度学习
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        棋盘效应主要出现在反卷积部分，因为要从高阶描述中构建图像，先描绘粗糙的图像然后再构造细节。

解决办法：

  • 步长为1的反卷积层
  • 上采样：确保反卷积核的大小可以被步长整除；从卷积操作中分离出对卷积后更高分辨率的特征图上采样来计算特征
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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...
棋盘效应几种常用解决方案
weixin_38621449的博客
05-09 2567
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.修改上采样形式： 使用插值方法代替反卷积进行上采样，如最邻近插值和双线性插值。 3.通过损失函数修正输出： 在损失函数中加入
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..
棋盘效应（checkerboard artifacts）学习笔记
Dorothy_Xue
04-07 9587
      假设反卷积生成的图像中，包含1只黑猫，黑猫身体部分的像素颜色应该是平滑过渡的。或者极端的说，身体部分应该全部都是黑色的。而在实际生成的图像中，该部分却是由深深浅浅的近黑方块组成的，很像棋盘的网络。这就是所谓的棋盘效应。          现在显著性检测还存在的一个问题就是，在像素级的视觉任务中，会出现这个棋盘效应。这个效应在深度卷积神经网络中的影响是很大的。比如：如果在FCN的输...
视觉协同标定
最新发布
03-21
然后，列举常见的实现方法，如手眼标定、多相机联合标定、协同SLAM中的标定优化，以及基于特征匹配的方法。每个方法需要结合引用中的具体内容，比如悬臂效应补偿和ORBBuf的缓冲机制。 最后，生成相关问题时要围绕...
反卷积神经网络有哪些
02-22
- 转置卷积易产生棋盘效应（需设计重叠卷积核缓解）。 - 计算量较大，尤其在深层网络中。 --- ### **5. 实际应用案例** 1. **图像生成**：GAN 生成人脸、艺术品。 2. **语义分割**：自动驾驶中的道路识别。 3. ...
你真的了解深度学习中的上采样吗？
weixin_41036461的博客
11-30 3555
本文同步发表在公众号（happyGirl的异想世界）知乎（链接https://www.zhihu.com/question/328891283/answer/1604072340） 导读 不论是语义分割、目标检测还是三维重建等模型，都需要将提取到的高层特征进行放大，此时就需要对feature map进行上采样（也有一些文章称之为升采样，是一个意思，本文均用上采样。） 上采样一些常见的方法有：近邻插值（nearest interpolation）、双线性插值(bilinear interpolati...
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书中列举了一系列令人惊叹的技术突破，如自动驾驶汽车、人工智能翻译和在智力竞赛中胜过人类的智能系统，展示了数字技术如何迅速超越人类能力并深刻改变经济领域。 书中揭示，尽管数字技术带来了显著的积极效应，...
什么是棋盘效应
weixin_36670529的博客
05-12 2070
假设反卷积生成的图像中，包含1只黑猫，黑猫身体部分的像素颜色应该是平滑过渡的。或者极端的说，身体部分应该全部都是黑色的。而在实际生成的图像中，该部分却是由深深浅浅的近黑方块组成的，很像棋盘的网络。这就是所谓的棋盘效应。现在显著性检测还存在的一个问题就是，在像素级的视觉任务中，会出现这个棋盘效应。这个效应在深度卷积神经网络中的影响是很大的。比如：如果在FCN的输出中出现这个效应，那么这个网络的训练就...
转置卷积中的棋盘效应
lyy的博客
03-10 3026
目录举例1举例2解决方法 举例1 当我们仔细观察由神经网络生成的图像时，我们经常会看到一种奇怪的棋盘图案。在某些情况下，它比其他情况更明显，但最近的大部分模型都表现出这种行为。如下图： 造成棋盘效应的原因是转置卷积的「不均匀重叠」（uneven overlap）。这种重叠会造成图像中某个部位的颜色比其他部位更深。 在下图中，顶部这层是输入层，底部这层则是操作转置卷积后的输出层。在转置卷积过程中，小的这层映射到大的那层。 在案例（a）中，其卷积步长为 1，过滤器大小为 2。正红线所标出的，输入图像上的第
反卷积中的棋盘效应（转载加小结）
dujuancao11的博客
09-21 1817
原因：在上采样使用反卷积的时候，卷积核的大小不能被步长整除导致的。 方法 优点 缺点 多层反卷积 可能消除棋盘效应 通常会复合，从而在各种尺度上产生棋盘效应 反卷积后面接个步长为1的卷积 效果有限 调整卷积核的权重，适当加大重叠部分少的权重 理论有效 不仅有困
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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...
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本文译自来自谷歌大脑的AUGUSTUS ODENA等人的文章: Deconvolution and Checkerboard Artifacts[1], 虽然是16年的博客了, 但是其对解释反卷积的棋盘效应已经如何规避都给出了非常好和到位的意见. 下面让我们开始~ 前言 当我们分析由神经网络生成的图片的时候, 常常会发觉有一种奇怪的人造物 (artifacts) 的棋盘格效应 (checker...
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反卷积（deconvolution）又称转置卷积，是卷积的拟操作，常用于GAN等模型中。反卷积是上采样的一种，上采样是指将特征图维度恢复到原始图的维度，这种增大维度的过程被称为上采样。上采样可以用插值或反卷积实现。在CNN中，卷积一般会让图像尺寸变小，属于下采样。例如最大化池化（可视为特殊的卷积）是将相邻像素中最大的像素提取出来，丢弃了其他不重要的像素。卷积和反卷积是相反的过程。GAN等生成模型中经常使用反卷积，为什么呢？因为隐含层（特征图）包含最基本的图像特征，一般维度很小。
论文详解EnlightenGAN: Deep Light Enhancement Without Paired Supervision
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深度学习方法虽然在图像重建和增强上已经取得了显著的成功，但是他们对于图像的要求都比较高，需要成对的图像数据来进行训练，甚至有的算法对图片质量要求极高。那么如何进行非成对的数据这样在实践当中是一个很严重的问题。作者提出了一个无监督的生成对抗网络EnlightenGAN,它可以在没有配对数据的情况下进行训练。他提出了一系列的创新，包括全局-局部鉴别器结构，自正则化感知损失，以及自正则注意机制。经过实验证明，作者的模型能够很容易适应增强现实世界的各种图像。
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