下采样上采样、ReLU使用

最新推荐文章于 2025-04-03 21:14:34 发布
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本文深入探讨了深度学习中关键的池化（下采样）、上采样和ReLU激活函数的实现原理及PyTorch应用。池化用于降低特征维度，上采样则提升分辨率，ReLU确保模型学习效率。
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YoloV10改进策略：下采样与上采样改进|下采样模块和DUpsampling上采样模块|即插即用
m0_47867638的博客
08-20 1172
在深度学习与计算机视觉领域，YoloV10作为实时目标检测算法的代表，以其卓越的性能和效率赢得了广泛认可。然而，为了不断追求更高的精度与更快的推理速度，我们在YoloV10的基础上进行了创新性改进，重点引入了先进的下采样模块和DUpsampling上采样模块。这些改进不仅显著提升了YoloV10的性能，还为其在复杂场景下的应用提供了更强大的支持。下采样模块的革新该模块结合了卷积层和最大池化层来生成具有较低维度的扩展特征图，同时考虑了计算成本的优化。以下是该下采样模块的详细总结：卷积层和最大池化层：特征图拼接
即插即用篇 | YOLOv8引入Haar小波下采样 | 一种简单而有效的语义分割下采样模块
YOLOv8项目贡献者
04-05 3195
YOLOv8引入Haar小波下采样 | 一种简单而有效的语义分割下采样模块
神经网络下采样、上采样——图文计算
Mr_DaYang的博客
09-16 7599
下采样示意图 在经过 3×3 的卷积核过滤过滤之后，4×4 的输入信号，产生了 2×2 的特征映射 上采样 2×2 的输入信号，经过 3×3 的卷积核过滤，产生了 4×4 的特征映射，维度逐渐由小变 大。其实反卷积的本质就是卷积的反向传播，由于反向传播的滤波器矩阵，是前向传播的转 置，我们只是将反向传播的过程变成了前向传播来做，就将这种现象称之为反卷积。 ...
使用ReLU激活函数的神经网络示例
MAILLIBIN的专栏
03-03 2606
以下代码通过使用ReLU作为激活函数构建反向传播神经网络实现了XOR # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # N is batch size(sample size); D_in is input dimension; # H is hidden dimension; D_out...
什么是上采样和下采样
qq_44815135的博客
02-27 9679
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，下采样和上采样是指特征图的空间尺寸变化操作。
第四章第四节 池化层
dongyunchao123的博客
09-14 2136
回忆一下，在“二维卷积层”一节里介绍的图像物体边缘检测应用中，我们构造卷积核从而精确地找到了像素变化的位置。设任意二维数组X的i行j列的元素为X[i, j]。如果我们构造的卷积核输出Y[i， j]=1，那么说明输入中X[i, j]和X[i, j + 1]数值不一样。这可能意味着物体边缘通过这俩个元素之间。但实际图像里，我们感兴趣的物体不会总出现再固定位置：即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像...
Pytorch上下采样函数--interpolate用法
09-16
主要介绍了Pytorch上下采样函数--interpolate用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
unet结构, 为什么要下采样, 上采样?
ncnfjdjjd的博客
04-03 1842
• 在解码器中，利用转置卷积或上采样操作将特征图的尺寸恢复到原始的 256 \times 256，同时通过跳跃连接引入高分辨率的特征，以便精确恢复细节。：经过下采样后，图像的空间分辨率降低，特征图的尺寸变小。：上采样在解码器中不仅是恢复分辨率，还通过跳跃连接保留了细节信息，有助于提高分割任务的精确度，特别是在分割边界或小区域时。使得网络能够恢复图像的空间细节和结构，同时将高级特征与低级特征结合，进行精细化的输出。：上采样通过将高层的抽象特征与低层的细节特征结合，帮助模型恢复图像的精细结构。
上采样中的ReLU和Sigmoid需要保留吗
最新发布
07-13
上采样过程中使用FKAN层相对于ReLU有哪些优势？</think>### 上采样过程中激活函数的处理策略 在上采样过程中，**ReLU和Sigmoid激活函数通常不需要保留**，尤其在FKAN-U-Net架构中。以下是详细分析： #### 1. **...
卷积神经网络CNN
FanJin的博客
03-01 5641
卷积神经网络CNN可谓是深度学习领域中较为成功的一种网络，计算机视觉一直是人工智能领域的先锋部队。ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge），又称ImageNet比赛，是近年来机器视觉领域最受追捧也是最具权威的学术竞赛之一。ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用的是数据集，由斯坦福大学李飞飞教授主导，包含了超过1400万...
6.3 SegNet与U-Net
qq_40066957的博客
05-09 4493
6.3 SegNet与U-Net 学习目标 目标 说明SegNet的算法结构 掌握SegNet的upsampling方法 掌握U-Net的网络结构特点 应用 无 6.3.1 SegNet背景 SegNet的主要动机是场景理解的应用。 难点：因此它在设计的时候考虑了要在预测期间保证内存和计算时间上的效率。分割的任务其实应用非常地广，需要理解各个像素之间的关系，比如要区分出人行道和车行道，建筑物和道路,并且还要能够检测
图像的上采样、下采样
耶律大石的博客
02-01 9493
一、欠采样与过采样 过采样和欠采样是针对一组图像数据集来说的，而上采样和下采样是对与单张图片来说的。 欠采样（undersampling）： 当数据不平衡的时，比如样本标签1有10000个数据，样本标签0有6000个数据时，为了保持样本数目的平衡，可以选择减少标签1的数据量，这个过程就叫做欠采样。 过采样（oversampling）： 减少数据量固然可以达到以上效果，并且在一定程度上防止过拟合，但...
机器学习-下采样（全网最详解）
2301_77698138的博客
08-20 2569
逻辑回归是一种预测分类结果的线性模型。它使用逻辑函数（通常是Sigmoid函数）来将线性模型的输出转换为概率。逻辑回归的目标是最小化预测概率和实际标签之间的误差，这通常通过梯度下降等优化算法实现。减少计算量：下采样通过减少数据的尺寸，使得后续处理层需要处理的参数数量减少，从而加速了训练和推理过程。这对于处理大规模数据集或实时应用尤为重要。提高鲁棒性：通过聚合相邻像素的信息，下采样可以使网络对图像中的小变化（如平移、旋转等）更加鲁棒。这种特性有助于提升模型在复杂场景下的泛化能力。
上采样的几种方法
jackzhang11的博客
03-23 2万+
在做图像语义分割的时候，编码器通过卷积层得到图像的一些特征，但是解码器需要该特征还原到原图像的尺寸大小，才可以对原图像的每个像素点进行分类。从一个较小尺寸的矩阵进行变换，得到较大尺寸的矩阵，在这个过程就是上采样。 常见的上采样的方法有（1）插值法（最邻近插值、双线性插值等） （2）转置卷积（又称为反卷积） （3）上采样（unsampling）（4）上池化（unpooling） 插值法 插值法不需...
relu函数的作用
weixin_46516242的博客
03-15 6703
relu函数的作用
图像处理常用插值方法总结
小熊不去实验室
05-07 1万+
常用的插值方法                                                                                                                                                         1、最邻近元法 　　这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求
使用Relu的原因及好处
qq_19329785的博客
12-01 1万+
为什么要使用激活函数。使用非线性激活函数的好处。Relu的好处和优点。
图像的上采样与下采样
piglite的专栏
06-27 7313
上采样： 别名：放大图像，也叫图像插值。 目的：放大原图，从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。 缺点：会对图像的质量造成影响，并没有带来更多的信息。 方法： 内插值。插值方法有很多，比如均值，中值，最近邻。通过这种方法，在周围像素色彩的基础上用数学公式计算丢失像素的色彩。 反卷积。即通过转置卷积核的方法来实现卷积的逆过程。 反池化。在池化过程，比如max-pooling时，要记录下每个元素对应kernel中的坐标。反池化时即将每一个元素根据坐标填写，其余位置补0。 下采样： 别名：缩小图像
深度学习——激活函数Sigmoid/Tanh/ReLU
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zchang81的博客
04-18 8万+
一般情况下，使用ReLU会比较好 1、使用 ReLU，就要注意设置 learning rate，不要让网络训练过程中出现很多 “dead” 神经元； 2、如果“dead”无法解决，可以尝试 Leaky ReLU、PReLU 、RReLU等Relu变体来替代ReLU； 3、不建议使用 sigmoid，如果一定要使用，也可以用 tanh来替代。
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