上采样(upsample)

最新推荐文章于 2025-04-29 10:58:30 发布
转载 最新推荐文章于 2025-04-29 10:58:30 发布 · 1.8k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wydbyxr/article/details/83819089

本文介绍了神经网络中用于扩大特征图的四种上采样方法：unpooling、deconvolution（反卷积）、插值方法如双线性插值，以及扩张卷积。这些方法在深度学习中用于提升特征分辨率。

转载链接：https://blog.youkuaiyun.com/wydbyxr/article/details/83819089

上采样(upsample)的方法
  在神经网络中，扩大特征图的方法，即upsample/上采样的方法
  1）unpooling：恢复max的位置，其余部分补零
  2）deconvolution(反卷积)：先对input补零，再conv
  3）插值方法，双线性插值等；
  4）扩张卷积，dilated conv；

upsample 点云上采样 upsamling 代码（2）
三维点云技术探索
05-05 726
微信 394467238 本系列文章将对比 PCL 的不同上采样方法，并且尝试不同参数造成的影响有什么区别； 以及对比自己写的一个点云上采样方法的效果如何； 所有代码都将在文章中给出，代码都是自己运行过的，可以确定没有问题； ...
upsample nearest 临近上采样实现方式
qq_45688164的博客
09-29 592
最近邻上采样的原理非常简单，它直接取输入图像中最近的像素值作为输出图像中对应位置的像素值。这种方法在放大图像时保持了像素的原始值，不涉及像素值之间的平滑过渡，因此可能会产生明显的锯齿状边缘。
MATLAB函数upsample的使用
芒果爱火锅的博客
10-11 8651
upsample Increase sample rate by integer factor collapse all in page Syntax y = upsample(x,n) y = upsample(x,n,phase) Description example y = upsample(x,n) increases the sample rate of x by inserting...
MATLAB函数——upsample（Signal Processing Toolbox）
Josh_Gao
06-16 1万+
upsample：将采样率提高整数倍
神经网络上采样的方法
我的博客
04-21 4102
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
深度学习基础--上采样(upsample)的方法
wydbyxr的博客
11-07 2万+
上采样(upsample)的方法   在神经网络中，扩大特征图的方法，即upsample/上采样的方法   1）unpooling：恢复max的位置，其余部分补零   2）deconvolution(反卷积)：先对input补零，再conv   3）插值方法，双线性插值等；   4）扩张卷积，dilated conv； ...
upsampling(上采样)的三种方式
weixin_41012399的博客
07-01 1万+
线性插值：双线性插值是目前在语义分割中用的比较多的一种方式，比如FCN中就是用的这种方法。 反卷积(deconvolution)，由于实现上采用转置卷积核的方法，所以有人说应该叫转置卷积TD(transposed convolution)。这个比较复杂，先举例下采样的卷积过程，输入44卷积，核为33，步长为1，输出大小就变成了22。计算机处理的过程是先把44的图片拉成列向量161，把33的卷积核...
上采样upsample
05-18
上采样（upsampling）是图像处理和计算机视觉中的一种常见操作，用于将低分辨率图像或小图像放大到更高的分辨率。上采样通常通过插值方法来实现，其中缺失的像素值通过估算周围像素的值来填充。常见的插值方法包括...
上采样 upsample Pytorch
weixin_37804469的博客
08-17 491
import torch import torch.nn as nn input = torch.arange(0, 16).view(1,1,4,4).float() print((input)) m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') print(m(input)) m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear',align_corners=False) #align_corners = Fa
yolov5中，上采样Upsample采用和什么方法？Upsample和转置卷积是什么关系？
07-11
在YOLOv5中，上采样（Upsample）操作使用的是双线性插值（Bilinear Interpolation）方法。它将输入特征图的尺寸增大，通过填充空白像素来实现上采样。这种方法可以保持图像的平滑性和连续性。 转置卷积（Transposed...
Caffe实现上采样（upsample）方法总结
zhangxu
07-13 1万+
引言 CNN的下采样（subsample）在几乎所有的模型结构中都会出现，比如stride>1的卷积操作，pooling操作，都会减少特征图的长宽，起到下采样的效果。与之相对的就是上采样（upsample）操作了，顾名思义，上采样在CNN模型中的作用上增大特征图的长宽，比如都变为原来的2倍。上采样在模型构建中并不像下采样那么频繁被使用，一般情况下，会在下面几个应用中用到上采样操作： 1.se...
上采样（upsample）和 反卷积（deconvolution）
热门推荐
学渣的博客
12-15 3万+
目录1 卷积2 上采样3 反卷积3.1 反卷积的数学推导正向卷积的实现过程用矩阵乘法描述卷积反卷积的输入输出尺寸关系**Relationship 1：**3.3 反卷积的应用3.4 利用pytorch验证反卷积的计算参考 1 卷积 可以看一下这篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42468475/article/details/108628474 2 上采样 在应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后，得到的特征图（Feature ma
上采样（Upsampling）
最新发布
weixin_71288092的博客
04-29 1315
上采样（Upsampling）是深度学习中的一种操作，​​用于将低分辨率的特征图（或数据）恢复到更高的分辨率​​，目的是恢复细节信息或匹配目标尺寸。它的核心是“逆向放大”，但并非简单的像素复制，而是通过算法生成新数据。
图像语义分割中的上采样(Upsampling)和下采样(subsampling)
一扣解千愁的博客
09-27 2万+
图像语义分割中的上采样和下采样1. 下采样和上采样的基本概念 最近在看到一篇论文中用到了transposed convolution，并出现了upsampling等概念，表示很迷。那么什么是upsampling ？ 1. 下采样和上采样的基本概念 下采样: 对卷积得到的压缩特征图进行进一步压缩。实际上就是卷积层之间的池化层。 作用： 通过最大池化或者平均池化从而减少了特征，进而参数的数量，且降低了卷积网络计算的复杂度；实际上就是过滤作用小、信息冗余的特征，保留关键信息（而信息关键与否就体现在对应的val
pytorch之nn.Upsample函数
浩瀚之水的专栏
09-15 5302
在PyTorch中，是一个用于上采样（即放大）输入张量（tensor）的模块。上采样是许多计算机视觉任务中的关键步骤，特别是在图像分割、超分辨率和生成对抗网络（GANs）等领域。可以通过不同的方法来放大输入张量，包括最近邻插值（nearest neighbor interpolation）、线性插值（对于二维数据，等同于双线性插值；对于三维数据，等同于三线性插值）、双三次插值（bicubic interpolation，但需注意PyTorch的默认不支持双三次插值，除非使用）等。
下采样downsamp和上采样upsample
shuijinghua的博客
07-10 2万+
为什么要进行上采样? 上采样是为了将特征图采样到指定分辨率大小,比如一张(416,416,3)的图片经过一系列卷积池化操作后,得到一个特征图,维度(13,13,16), 为了把这个特征图和原图进行比较,需要将这个特征图变成(416,416,3)大小.这个就称为上采样. 上采样的过程类似于一个卷积的过程,只不过在卷积之前将输入特征值插到一个更大的特征图然后进行卷积, 在神经网络中,扩大特征图的...
MATLAB中upsample函数用法
jk_101的博客
09-30 789
upsample函数的功能是上采样离散时间模型。
MATLAB 学习笔记（6）MATLAB 的 upsample 函数和 downsample 函数
记录学习历程
06-28 6861
目录upsample 和 downsample程序验证上采样 upsample下采样 downsample其他参数设定总结upsample 和 downsample 顾名思义就是上采样和下采样，但是在 MATLAB 中代表的含义是什么，用 MATLAB 做个而简单的测验。以下是 MATLAB 官方对两个函数的解释。首先定义一个 1×6 的矩阵 martix_A，并对其 4 倍上采样结果命名为 martix_B。martix_A = [1 2 3 4 5 6]; martix_B = upsample(mar
torch.nn.Upsample() 函数详解
晓野豬
10-18 1万+
上采样函数： torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 参数详解： size：据不同的输入制定输出大小； scale_factor：指定输出为输入的多少倍数； mode：可使用的上采样算法，有nearest，linear，bilinear，bicubic 和 trilinear。默认使用nearest； align_corners ：如果为 True，输入的角像素将与输出张量对
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值