15、卷积自编码器与目标检测：原理、实现与性能提升

卷积自编码器与目标检测：原理、实现与性能提升

卷积自编码器：从低分辨率到高分辨率图像生成

自编码器是由编码器和解码器两部分组成的模型。简单自编码器的编码器和解码器通常由密集层构成，而卷积自编码器则由卷积层组成。编码器接收图像并通过池化操作（这里使用最大池化）将其压缩成较小尺寸，解码器接收编码器的输出，通过卷积和上采样操作将图像扩展到所需的大小。

1. 导入依赖库

在开始之前，需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from keras.datasets import mnist
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
from keras.models import Model, Sequential
from keras.optimizers import Adam
from keras import backend as k
# for resizing images
from scipy.misc import imresize

2. 生成低分辨率图像

定义一个 reshape 函数，将输入图像调整为14x14的大小：