神经网络基础学习—四种上采样

最新推荐文章于 2025-10-11 22:10:58 发布
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本文深入探讨了上采样的四种方法之一——反卷积过程。通过一个具体示例，即使用步长为3的4x4核对2x2输入图像进行反卷积操作，详细解释了重叠部分如何进行相加，以实现图像的上采样。

第一种上采样：
在这里插入图片描述
第二种上采样：
在这里插入图片描述
第三种上采样：
在这里插入图片描述
第四种上采样：
在这里插入图片描述
其中第四种是一个反卷积的过程：
在这里插入图片描述
如上图输入时一个22的图像，核是一个44的矩阵，该式子采用步长为3，对其进行反卷积，重叠部分进项相加。

卷积神经网络CNN基本概念（二）上采样 下采样
a1809032425的博客
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卷积神经网络CNN基本概念（二）上采样 下采样 参考网址：https://blog.youkuaiyun.com/majinlei121/article/details/46742339 缩小图像：或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled） 主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。 放大图像：或称为上采样（upsampling）或图像...
Keras深度学习实战（1）——神经网络基础与模型训练过程详解
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神经网络是一种性能强大的学习算法，其灵感来自大脑的运作方式。类似于神经元在大脑中彼此连接的方式，神经网络获取输入后，通过某些函数在网络中进行传递输入信息，连接在其后的一些神经元会被激活，从而产生输出。本文主要介绍神经网络中重要的基础知识，然后使用 Python 从零开始构建神经网络的训练流程，包括前向传播和反向传播，更直观的了解神经网络的通用训练流程。............
神经网络上采样的方法
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04-21 4097
本内容包含上采样的简要介绍，不包含运算，详细运算细节可见参考内容3
神经网络中的上采样
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02-07 831
一. 转置卷积（反卷积） 参考： Convolution arithmetic 二.插值 三、PixelShuffle 参考wenzhe Shi. et. Real-Time Single Image and… and FastAi 2018 Part2 17:00
下采样与上采样：神经网络中的信息浓缩与恢复
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下采样：也称为降采样。其核心目的是减小特征图（Feature Map）的尺寸（宽和高），同时增加通道数或保留最重要的特征。你可以把它想象成一种“信息浓缩”的过程。类比：看一张高分辨率照片的缩略图。你失去了细节（像素），但依然能把握照片的整体内容和主体是什么。上采样：也称为升采样。其核心目的是增大特征图的尺寸（宽和高），同时减少通道数或从浓缩的特征中恢复细节。你可以把它想象成一种“信息恢复”或“细节生成”的过程。类比：根据一张缩略图，去想象并绘制出它高分辨率的版本。
【目标检测重思考系列】四、深度卷积神经网络中的升采样
zl3090的博客
04-06 404
本文主要转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41427866 语义分割中的FCN、U-Net，目标检测中的FPN、DSSD、YOLOV3等模型为了增强模型效果，都会通过hour glass结构来融合低层和高层的信息，这样融合后的特征既具有高层特征的抽象语意信息，又具有低层特征的细节信息。而低层特征feature map比高层特征feature map大，为了融合，需要...
卷积神经网络之上采样-pytorch
cs_softwore的专栏
01-22 7334
       利用卷积神经网络进行图像处理（图像超分、图像编码、风格转换、图像语义分割等）时避免不了要用到上采样操作，一般常见的上采样有：       1、传统上采样。pytorch的双线性上采样函数torch.nn.Upsample(scale_factor=scale_factor, mode='bilinear')，参数model为选择的上采样插值算法。       2、反卷积。pyto...
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04-23 1720
是什么？PyTorch是一个 Python 的深度学习库。它最初由Facebook人工智能研究小组开发而优步的Pyro软件则用于概率编程。最初PyTorch由Hugh Perkins开发作为基于Torch框架的LusJIT的Python 包装器。PyTorch在Python中重新设计和实现Torch同时为后端代码共享相同的核心C库。除了Facebook之外Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。到目前据统计已有80%的研究采用PyTorch包括Google。
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具有上采样模块的DenseNet，用于识别图像中的文本
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池化层pooling与采样 upsample与downsample upsample是上采样，类似图片的放大 downsample是下采样，类似图片的缩小 比如这种隔行采样就是下采样 在卷积神经网络中使用的采样方式就是pooling，有点类似下采样，但不太一样 pooling也是把feature map变小的操作 pooling有多种方式，如max pooling, avg pooling Max pooling是取窗口中最大的值 这里的stride是2，如果是1的话生成...
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zhuhongde的博客
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参考文献 1.《百面机器学习》 2.《》 3.Python中的两种随机数机制 4. 5.
基于unet神经网络上采样中的的三种方式的理解
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缩小图像   或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled），主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。 放大图像   或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating），主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。 对图像的缩放操作将不可避免地影响图像质量。然而，确实有一些缩放方法能够增加图像的信息，从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。 下采样就是池化   采样层是使用 pooling的相.
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