反卷积，子像素卷积层

最新推荐文章于 2025-04-07 19:25:17 发布
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zymize
关注
CNN中反卷积层的理解以及cafffe中反卷积的定义
一个做图像文本的深度学习人
04-19 2130
目录 1.写在前面 2.卷积操作 3.反卷积 4.Caffe中deconvolution定义 5.反卷积的作用 1.写在前面 本质：反卷积层和卷积层的工作过程很相似，主要区别在于，反卷积会通过padding，使得output大与input，而卷积是output小于input。 2.卷积操作 ...
反卷积（Deconvnet）可视化ＣＮＮ卷积层
fu6543210的博客
05-22 1万+
继上一篇总体上deconvolution networks大致可以分为以下３个方面：之后我想开始学一下CNN可视化：通过deconv将CNN中conv得到的feature map还原到像素空间，以观察特定的feature map对哪些pattern的图片敏感，这里的deconv其实不是conv的可逆运算，只是conv的transpose，所以tensorflow里一般取名叫transpose_co...
Python-subpixel利用Tensorflow的一个子像素卷积神经网络
08-10
subpixel：利用Tensorflow的一个子像素卷积神经网络
Sub-pixel Convolution(子像素卷积)
热门推荐
木盏
12-12 3万+
Sub-pixel convolution是一种巧妙的图像及特征图upscale的方法，又叫做pixel shuffle（像素洗牌）。我们知道，用深度学习处理图像的话，经常需要对特征图放大。常见的方法有直接上采样，双线性插值，反卷积等等。本文主要介绍一种在超分辨率中经常使用的upscale方法——sub-pixel convolution。 采用CNN对feature map进行放大的方法，除了...
反卷积、上采样、上池化、子像素卷积的联系与区别
xys430381_1的专栏
11-01 6131
FCN于反卷积(Deconvolution)、上采样(UpSampling) https://blog.youkuaiyun.com/nijiayan123/article/details/79416764 反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling) https://blog.youkuaiyun.com/A_a_ron/article/details/791811...
关于子像素卷积
最新发布
qq_45670407的博客
04-07 679
关于深度学习中的子像素卷积
反卷积层替换成亚像素卷积层
06-09
亚像素卷积层是一种替代反卷积层的方法。在使用反卷积层时，我们需要先对输入进行上采样，然后再进行卷积操作。而在亚像素卷积层中，我们可以将卷积操作和上采样操作合并在一起。这种方法可以减少计算量，并且可以...
卷积与转置卷积层详解：CNN中的深度理解
转置卷积层的权重与对应的卷积层权重是共轭对称的，这样可以保证在某些情况下，反卷积操作可以“逆”回原始卷积的过程。 4. 卷积与转置卷积的关系 卷积层通过缩小输入尺寸、提取高层特征，而转置卷积层则用于扩大...
深度探索：机器学习中的反卷积（转置卷积）算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-24 2819
反卷积作为卷积神经网络中的重要组成部分，凭借其保持空间信息、参数效率高等特性，在图像生成、超分辨率、语义分割等任务中展现出卓越性能。尽管存在棋盘效应、计算复杂度较高等挑战，但通过改进权值初始化、引入正则化、优化计算方法等手段，已能在一定程度上缓解这些问题。随着深度学习技术的不断发展，反卷积有望在更多领域（如视频处理、医学影像分析等）得到广泛应用，并与新型网络结构（如Transformer、Attention机制）相结合，推动相关领域的技术创新。未来的研究方向可能包括：优化反卷积的计算效率、减少伪影、开发针对
上采样 及 Sub-pixel Convolution （子像素卷积）
weixin_30561177的博客
08-11 2400
参考：https://blog.youkuaiyun.com/leviopku/article/details/84975282 参考：https://blog.youkuaiyun.com/g11d111/article/details/82855946 上采样的概念： 上采样可以理解为任何可以将图像变成更高分辨率的技术；最简单的方式就是重采样和插值法：将输入图片 input image进行 re...
keras卷积处理rgb输入_机器学习Basics-第十期-卷积神经网络代码Keras
weixin_39888018的博客
11-25 261
背景上一期已经完整地介绍卷积神经网络的组成部分。本期将用Keras 代码建立一个简单的卷积神经网络。代码来自于Toward Datascience的Rohith Gandhi卷积神经网络的理解，原理及细节已经在第九期介绍，所以本期主要介绍的代码过程如果对于基本神经网络不太熟悉，可以看下本系列第八期。什么是卷积神经网络卷积神经网络类似于一个多层的基础全联接的神经网络。主要的区别在于 该神经网络学习的...
子像素卷积keras_深度学习：Keras入门(二)之卷积神经网络(CNN)
weixin_39550587的博客
12-21 413
说明：这篇文章需要有一些相关的基础知识，否则看起来可能比较吃力。1.卷积与神经元1.1 什么是卷积？简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)如下图就表示卷积的运算过程：(图1)卷积运算一个重要的特点就是，通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音.1.2 激活函数这里以常用的激活函数sigmoid为例：把上述的计算结果2...
子像素卷积keras_初学者的 Keras：实现卷积神经网络
weixin_39775872的博客
12-21 192
Keras是一个简单易用但功能强大的 Python 深度学习库。在这篇文章中，我们将用 Keras 构建一个简单的卷积神经网络(CNN)，并训练它来解实际问题。这篇文章适用于完全初学 Keras 的人，但假设有 CNNs 的基本背景知识。我对卷积神经网络的介绍涵盖了你在这篇文章中需要知道的一切(以及更多内容)，如果需要，请先阅读。我们现在就开始!想要代码吗？完整的源代码在末尾。问题：MNIST数字...
子像素卷积讲述
qq_32790593的博客
10-19 719
1.子像素卷积讲述 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42360095/article/details/95354094?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v25-1-95354094.nonecase&utm_term=%E4%BA%9A%E5%83%8F%E7%B4%A0%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E5%B1%82%E7%9
Sub-pixel Convolution
嘤嘤怪赚钱养妈妈
02-23 892
Sub-pixel Convolution叫做子像素卷积，一般用于SR(超分辨率)中。用于在网络的末端对特征图进行放大。常见的方法有直接上采样，双线性插值等。 Sub-pixel Convolution的做法如下。 前面是lower-resolution image进行普通卷积，最后一步彩色的地方就是，Sub-pixel Convolution。如果把一张图片放大一张...
【深度学习笔记】亚像素 / sub-pixel、亚像素卷积
学习带来的快乐最持久~
06-20 3万+
近段时间需要用到亚像素卷积的知识，因此上网查阅了论文和资料，此文是根据网上的博文以及相关论文，依据个人的理解整理而来。 总而言之，拾人牙慧而已。 Content1 亚像素的定义1.1 亚像素理解1.2 何谓亚像素？1.3 何谓亚像素精度？2 图像处理中的sub-pixel是什么意思？3 PixelShuffle参考文献 1 亚像素的定义 下面的内容引自1-2 1.1 亚像素理解 在相机成像的过程中，获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理，由于感光元件本身的能力限制，到成像面上每个像素只代表附近.
子像素卷积优化记录
参谋谋的博客
03-14 257
子像素卷积是一种通过重排列特征图的通道来实现上采样的方法。它通过将低分辨率特征图的多个通道重新排列成高分辨率图像的空间维度，从而实现上采样。在PyTorch中，可以使用torch.nn.PixelShuffle来实现子像素卷积。
【超分辨率】Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
Shwan_ma的博客
11-03 2万+
论文全称： 《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1609.05158 全文翻译：http://www.jianshu.com/p/9d654bdbd5e2这篇
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