棋盘状伪影

最新推荐文章于 2025-04-25 07:00:00 发布
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分类专栏： 学习 tensorflow 文章标签： tensorflow 反卷积
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本文深入探讨了反卷积操作的细节，特别是在步长为2的情况下如何在像素间插入值，帮助读者理解反卷积在图像处理中的应用。

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

注意这里探讨的是反卷积操作，阅读图像时从上往下看
这里的stride=2是反卷积中的1/2步长，在反卷积时像素中插一个像素值。有关反卷积步长的知识
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Checkerboard Artifacts（棋盘伪影）的发生以及解决方案：
NorthSmile的博客
09-04 3380
kernel_size=3，stride=2：以输出中第三行元素为例，从左往右接受的信息量依次由输入中的2/2/4/2/2个元素提供，中间元素接受信息量不同，此为“不均匀重叠”。此外，当kernel_size=3，stride=2时，一维转置卷积输出中依次接受输入特征的1/1/2/1/1个元素提供的信息量，不均匀性是单方向的平方。3）stride=2，kernel_size=4：先对输入元素间用0进行stride-1=1的插值，再进行大小为1*(4-1)-0=3的零填充。=0：“不均匀重叠”
【超分辨率】deconvolution存在的弊端及引起的棋盘效应
Shwan_ma的博客
07-01 7391
本篇博文主要根据《Deconvolution and Checkerboard Artifacts》这篇文章作为基础，并结合了自己的理解。如果有理解错误，欢迎指出。 提要 深度学习生成的图片中，我们往往可以看到一些伪影和棋盘效应。在一些颜色变化明显的图片中，这种情况出现的更加频繁。本文将着重分析这种情况的出现原因以及提出对应的解决办法。 Deconvolution & O...
反卷积方法----抑制棋盘伪影：Deconvolution and Checkerboard Artifacts
gray___的博客
03-19 2246
Deconvolution and Checkerboard Artifacts的理解 打字讲的有点不清楚，有空录个视频讲:D 1. 什么是棋盘伪影 以下是计算机生成的图像放大后的样子。 像这样明暗相间的格子就是棋盘格。 但是正常图像是没有这种现象的，如果你用的是Mac，可以用电脑自带的数码测色计试试。 2. 棋盘伪影原因 反卷积的时候：卷积核 % 步长 不等于0（具体解释可以看原论文解释） 比如： 不整除情况 3 % 2 = 1 整除情况 2 % 2 = 0 4 % 2 = 0 不整除的二维
反卷积（Deconvolution）与棋盘格子状伪影（Checkerboard Artifacts）相关概念【整理】
Kobaayyy的博客
08-27 1885
反卷积与棋盘格子状伪影Deconvolution and Checkerboard Artifacts反卷积和上采样+卷积的区别？怎样通俗易懂地解释反卷积？子像素卷积(Sub-Pixel Convolution)反卷积(Deconvolution)缩放卷积(Resize-Convolution) Deconvolution and Checkerboard Artifacts https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/ 反卷积和上采样+卷积的区别？ ht
post--deconv-checkerboard:去卷积和棋盘伪像
05-17
发牌 该Distill文章的内容被许可为 。 即使已封装在笔记本中或作为交互式文章的一部分，代码仍根据Apache 2.0许可发布。
引导深度上采样中纹理复制伪影的可变带宽加权
03-15
引导深度上采样中纹理复制伪影的可变带宽加权
《python深度学习》学习笔记与代码实现（第八章：8.4，8.5，生成模型）
qq_41718518的博客
05-14 1046
《python深度学习》 第八章 8.4 用变分自编码器(VAE)生成图像 变分自动编码器也是一个生成模型,与GAN是一样的 VAE的工作原理如下 1.一个编码器模块将输入样本转换为表示潜在空间中的两个参数,均值和方差 2.假设潜在正态分布能够生成输入图像,并从这个分布中随机采样一个点,z = z_mean + exp(z_log_variance) * epsilon, epsilon是取值很小...
Python深度学习之GAN
clownote
08-24 2715
Deep Learning with Python 这篇文章是我学习《Deep Learning with Python》(第二版，François Chollet 著) 时写的系列笔记之一。文章的内容是从 Jupyter notebooks 转成 Markdown 的，你可以去 GitHub 或 Gitee 找到原始的 .ipynb 笔记本。 你可以去这个网站在线阅读这本书的正版原文(英文)。这本书的作者也给出了配套的 Jupyter notebooks。 本文为 第8章 生成式深度学习 (Chapt
mri之卷褶伪影
qq_27273607的博客
02-19 7396
卷褶伪影（Phase wrap-around ）是一种常见的MR伪影，只要对象的尺寸超过定义的视场（FOV）就会发生。 混叠是当数字采样率太低时，信号频率的错误分配。卷褶伪影通常容易被识别为将解剖部分折叠到感兴趣的区域中。 尽管这种现象可能在频率编码方向上发生，但是沿着相位编码轴通常更严重。 这种现象的物理基础如下所示。注意，对于相位编码梯度的每个值，分配特定数量的相位周期( phase cy...
【论文解读】Deconvolution and Checkerboard Artifacts
行云
01-09 2777
今天看到了一篇2016的论文，关键是可以视化卷积操作,地址如下：https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/ 当我们非常仔细地观察由神经网络生成的图像时，经常会看到一种奇怪的棋盘状伪像图案。在某些情况下，这种情况比在其他情况下更为明显，但是最近的模型中有很大一部分都表现出了这种行为。 非常神奇的地方，棋盘格图...
上采样(upsampling)方法总结
热门推荐
zeronose的博客
03-19 2万+
总结一下上采样，主要来源于论文《Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey》 上采样层位置 上采样方法 2.1预定义插值式 最近邻插值、双线性插值、双三次插值，效果和计算量逐个上升；虽然插值式上采样已没人用，但是下采样过程（数据准备从HRGT到LR）最常用的还是双三次。 基于插值的上采样方法只能通过图像的本身内容提高图像的分辨率，并没有带来更多信息，相反还有噪声放大、计算复杂度增加、结果模糊等副作用。 2.2 反卷积 由于反卷积是个端到端的操作而
这个人是GAN生成的？瞳孔形状判断下吧
idol24的博客
09-11 501
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！新智元报道来源：arXiv 编辑：好困新智元【新智元导读】定「睛」一看，就能区分照片真假？近日，来自纽约州...
Day 5: Deconvolution and Checkerboard Artifacts
ttppss的博客
05-11 292
今天在看关于反卷积（deconvolution）的时候，发现里面提到了这篇 paper ，遂找来一看，希望以后在使用deconvolution的时候，能够有些可以改进的地方。 看的这篇知乎中讲到，反卷积会造成棋盘格伪影，而接下来要讲的这篇文章对此现象进行了分析。 文章地址：https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/ 今天看了些其它的东西，没来得及看新论文，因此尚未完工，明天继续 Core Ideas and Contribution 在很多网络中，最后
Real-Time Neural Style Transfer for Videos(译)—实时的视频风格迁移
CUG_UESTC的博客
02-25 6791
Real-Time Neural Style Transfer for Videos 摘要 最近的研究表明前馈卷积网络在图像风格迁移上有很大的潜能。在本文中，我们进一步探索了利用前馈网络完成视频风格迁移的可能性，同时保持视频帧之间的时间一致性。我们的前馈网络通过强制执行连续帧的输出来进行训练，以便在风格上和时间上保持一致。更具体地，提出混合损失：输入帧的内容信息，给定风格图像的风格信息和连续帧的时...
DVT：消除视觉变换器中的噪声伪影
人工智能讲师分享前沿技术
01-09 1042
近年来，视觉变换器（Vision Transformers，简称ViTs）在多种视觉任务中取得了卓越的性能，成为现代视觉基础模型的主流架构之一。然而，这些模型在特征图中存在一种网格状的噪声伪影，这种伪影不仅影响特征的可解释性，还会干扰语义连贯性，进而影响下游任务的性能。例如，直接在原始ViT输出上应用聚类算法会导致噪声聚类，从而降低模型在下游任务中的表现。
对抗网络GAN详解：GAN训练不稳定解决方法、GAN中使用的深度学习技巧、GAN使用任务领域、GAN资料大全整理
丨汀、的博客
07-18 7568
对抗网络GAN详解：GAN训练不稳定解决方法、GAN中使用的深度学习技巧、GAN使用任务领域、GAN资料大全整理
基于扩散模型的生成式AI实战(3):去噪模型优化(组归一化、GELU、重排池化、时间嵌入和残差连接)
最新发布
主要分享嵌入式软件、人工智能部分知识
04-25 737
这篇文章围绕扩散模型的图像生成过程进行改进，逐步搭建并优化了一个能生成 FashionMNIST 图像的扩散网络。作者从基础出发，首先引入了和GELU激活函数，替代传统的 BatchNorm 和 ReLU，以提升在小 batch 下的稳定性和表达能力。接着，利用替代 MaxPooling，让网络可以通过结构性重排自主决定哪些局部特征重要。同时，加入了基于正余弦函数的，让模型能够准确感知当前所处的扩散时间步。为了进一步缓解棋盘格伪影问题，文章引入了多个。
gridding artifacts（网格伪影）
活在世界上的百分之八的博客
02-11 3980
伪影是指原本被扫描物体并不存在而在图像上却出现的各种形态的影像。 空洞卷积会导致最终红蓝绿黄四个像素块，是由独立的像素（前两幅图对应颜色的像素）形成的，这种现象被称作网格伪影。 ...
GAN结果出现伪迹
Larkii 的博客
03-19 206
可能是D训练快于G
转置卷积能够通过训练获得最佳的上采样结果，并能有效保留图像的细节。但需要大量的数据和计算资源进行训练，可能会导致伪影（比如棋盘状的伪影
04-03
### 转置卷积在图像上采样中的应用 #### 优点分析 转置卷积作为一种常见的上采样技术，在图像处理领域具有显著的优势。它可以通过学习的方式调整滤波器参数，从而实现更灵活的特征映射重建[^2]。相比于传统的双线性插值或最近邻插值方法，转置卷积可以更好地捕捉到输入数据的空间结构信息，进而提升生成图像的质量。 然而值得注意的是，尽管其灵活性较高，但在实际操作过程中仍需注意模型复杂度与训练成本之间的平衡关系。例如当面对较大规模的数据集或者更高分辨率的目标图片时，可能需要更多的计算资源来支持网络收敛过程[^4]。 ```python import torch.nn as nn class TransposeConvLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=4, stride=2, padding=1): super(TransposeConvLayer, self).__init__() self.conv_transpose = nn.ConvTranspose2d( in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding ) def forward(self, x): return self.conv_transpose(x) ``` #### 缺点探讨及伪影问题解决策略 虽然转置卷积具备诸多优势，但它也存在一些固有问题——最典型的就是所谓的“棋盘效应”（Checkerboard Artifacts）。这种现象通常表现为输出图像中出现规律性的网格状噪声模式，严重影响视觉效果和最终性能表现[^3]。 为了有效缓解这一情况的发生概率及其影响程度，可以从以下几个方面入手： - **优化初始化方案**：合理设置权重矩阵初始值范围有助于改善梯度传播特性并降低异常波动风险； - **引入正则化机制**：适当增加L2范数惩罚项或其他形式约束条件可以帮助平滑决策边界区域内的变化趋势； - **改进架构设计思路**：尝试结合其他类型的层组件共同作用于同一阶段任务执行流程之中，比如残差连接单元等； 此外还可以考虑利用多尺度融合技术和自注意力模块进一步增强全局感知能力的同时削弱局部扰动干扰因素的作用力度[^1]。 ---
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