Pytorch，MaxUnpool2d中size操作方法

最新推荐文章于 2025-05-11 19:38:04 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： Pythroch 去池化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monotonomo/article/details/80462952
本文介绍了最大值去池化操作的基本概念及其实现过程。详细解释了如何通过排序方法将4x4尺寸的数据展开并填充到5x5的矩阵中，以实现数据的逆向池化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

    下图所示为最大值的去池化操作，主要包括三个参数，kernel_size: 卷积核大小（一般为3，即3x3的卷积核）, stride:步，还有一个新的size。

    从图中可以看出，它将维度4x4的去池化结果变为5x5。主要通过排序的方法，将4x4里面的元素按行展开为（0,0,0,0,0,6,0,8,0,0,0,0,0,14...），然后按照次序放到5x5的矩阵里面。

【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxUnpool方法
Mr数据杨
11-15 553
通过深入了解MaxUnpool1d、MaxUnpool2d和MaxUnpool3d，可以看到它们在深度学习中的重要性。这些层不仅仅是在卷积神经网络中的另一环节，它们是连接精确度和效率的桥梁，是数据还原和特征提取的重要工具。在应用案例中，看到了MaxUnpool层如何帮助重构三维数据，这在领域如医疗影像分析、空间数据处理等方面有着不可估量的价值。通过这些层，PyTorch不仅仅是一个强大的深度学习框架，更是一个能够帮助科研人员和工程师们更精确地理解和操作数据的工具。
记录一下pytorch上采样操作的几种简单方法（暂存，后续待补充）
weixin_45643547的博客
06-10 1万+
最近要用到上采样操作，记录下几种基本的上采样操作
关于Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇关于Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式，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
pytorch API之MaxUnpool2d
浩瀚之水的专栏
09-03 466
可以将多个输入大小映射到相同的输出大小。因此，反演过程可能会变得模棱两可。为了适应这一点，可以在调用中将输出大小（的逆过程，不过并不是完全的逆过程，因为在maxpool2d的过程中，一些最大值的已经丢失。）作为额外的参数传入。具体用法，请参阅下面示例。过程中非最大值被设置为零的部分的反向。的输出，包括最大值的索引，并计算所有。：Maxpool1d的索引号。:一个指定输出大小的。
《神经网络与深度学习》学习笔记2
最新发布
weixin_58066382的博客
05-11 1446
池化（Pooling） 是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，主要作用是 降低特征图的空间尺寸（即宽度和高度），从而减少计算量、防止过拟合，并增强模型对图像平移、旋转等变形的鲁棒性。transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # 归一化。# 全连接层：图像大小缩小后为7x7（假设输入是28x28），32通道。x = self.fc2(x) # 输出层不激活，交由loss处理。# 卷积层1：输入1通道，输出16通道，卷积核大小3x3。# 2. 数据加载和预处理。
pytorch: MaxUnpool2d 与 Upsampling
wzg2016的博客
01-05 8155
Upsampling:上采样，被nn.functional.interpolate代替         nn.Upsampling is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead.   #-*-coding:utf-8-*- import torch import torch.nn as nn import numpy as np ...
Unpooling上池化/上采样(nn.MaxUnpool2d) (Nearest Neighbor Unpooling & Bed of Nails Unpooling)(upsampling)
hxxjxw的博客
02-13 5678
Unpooling作为一种上采样的方法，与pooling看起来像是相反的操作，我们有三种方法，第一种是Nearest Neighbor，就是把相同的数据复制４个达到扩大四倍的效果，第二种是”Bed of Nails”，把数据防止在对应位置的左上角，然后其余的地方补0，如下图所示。 第三种方法是Max Unpooling，对于一部分网络模型来讲，上采样和下采样的结构往往是对称的，我们可以在下采样做Max Pooling的时候记录下来最大值所在的位置，当做上采样的时候把最大值还原到其对应的位置，然后...
pytorch中池化层MaxPool2d函数
qq_24503095的博客
12-21 2万+
对于输入信号的输入通道，提供2维最大池化（max pooling）操作 class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 参数kernel_size，stride, padding，dilation数据类型： 可以是一个i...
torch实现自编码器-Pytorch卷积自动编码器
04-19
然而，在定义解码器时，我们会遇到一个问题，即如何实现 MaxUnpool2d 操作。MaxUnpool2d 是一种特殊的反池化层，它需要使用池化层的 indices 参数来实现反池化操作。 解决方法是，我们可以在池化层中添加 return_...
深度之眼Pytorch打卡（十六）：Pytorch卷积神经网络部件——池化、反池化与其他层
意疏的学习笔记
08-18 3589
前言   前面两篇笔记写了卷积神经网络的两个部件，即卷积层与反卷积层，这篇笔记写池化层与反池化层。池化是一种很重要的下采样方法，它像水池一样汇集一个小区域加粗样式内的值，并总结浓缩成一个值输出，常用的有最大池化Maxpooling——选择最大值输出，和平均池化Average Pooling——取平均值作为输出。反池化，是一种和转置卷积类似的上采样方法，在 ...
浅谈pytorch池化maxpool2D注意事项
09-17
今天小编就为大家分享一篇浅谈pytorch池化maxpool2D注意事项，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
PyTorch 的 Pooling 和 UnPooling函数中的 indices 参数：nn.MaxPool2d/nn.MaxUnpool2d、F.max_pool2d/F.max_unpool2d
qq_43799400的博客
02-12 4972
这篇博文主要介绍 PyTorch 的 MaxPooling 和 MAxUnPooling 函数中涉及到的 indices 参数。indices 是“索引”的意思，对于一些结构对称的网络模型，上采样和下采样的结构往往是对称的，我们可以在下采样做 MaxPooling 的时候记录下来最大值所在的位置，当做上采样的时候把最大值还原到其对应的位置，然后其余的位置补 0。indices 参数的作用就是保存 MaxPooling 操作时最大值位置的索引。
MAXUNPOOL使用
weixin_44543648的博客
02-12 1162
pool = nn.MaxPool2d(2, stride=2, return_indices=True) unpool = nn.MaxUnpool2d(2, stride=2) input = torch.tensor([[[[ 1., 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12], [1
Torch 池化操作大全 MaxPool2d MaxUnpool2d AvgPool2d FractionalMaxPool2d LPPool2d AdaptivePool2d dilation详解
Philo的博客
11-13 6098
从torch官网看，针对图片，有这7中池化操作，大概分为最大池化类，平均池化类，杂类最大池化实现有四种方式，MaxPool2d，可以设置k，s，p，但是不能设置输出大小，输出大小是计算好的；FractionalMaxPool2d，可以设置k，和输出大小，单数s和p不能设置；AdaptiveMaxPool2d,只能设置输出大小，其余的都设置不了；LPPool2d，这个纯属特列才可以使用，并且特例中的功能还是MaxPool2d的阉割版；除了LPPool2d,其余逐步自由化，增加了网络设置的随机性；
pytorch——MaxPool2d（最大池化）
xinxin的博客
08-09 1553
ceil_mode：若该参数取值为True，则在计算输出图像形状时会使用ceil模式而不是floor模式。最大池化操作的过程是，在匹配后的框中寻找最大的数。假设stride取值为默认值，即池化核的尺寸大小，则池化核需要移动三个步长。dilation：一个参数，用于控制窗口中元素的步幅。return_indices：该参数不经常使用，不作过多了解。ceil_mode = True时的代码如下所示。stride：池化核的步长，默认值为池化核的尺寸。kernel_size：池化核的尺寸大小。
【PyTorch】nn.MaxPool2d函数详解
See_Star的博客
10-28 1万+
nn.MaxPool2d函数详解
torch.nn.MaxPool2d介绍——Pytorch中的二维最大池化层
weixin_70673823的博客
04-03 1062
torch.nn.MaxPool2d介绍——Pytorch中的二维最大池化层
torch.nn.MaxPool2d
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云中寻雾的博客
07-28 2万+
卷积操作中 pool层是比较重要的，是提取重要信息的操作，可以去掉不重要的信息，减少计算开销。 class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 如果padding不是0，会在输入的每一边添加相应数目0 比如padding=1，则在每一边分别补0. 参数： kernel_size(int or tuple) - .
使用pytorch实现反卷积池化
03-31
在pytorch中，可以使用nn.MaxUnpool2d来实现反池化操作。具体用法如下： ```python import torch.nn as nn # 定义池化层和反池化层 pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) unpool = nn.MaxUnpool2d(kernel...
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