参考:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/84975282 参考:https://blog.csdn.net/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 rescale 到一个想要的尺寸:而且计算每个点的像素点,使用如双线性插值bilinear 等插值方法对其余点进行插值: U…
Vision layers 1)Upsample CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg.png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional dept…
有些地方还没看懂, mark一下 文章来源: https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 去年曾经使用过FCN(全卷积神经网络)及其派生Unet,再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容,其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe(在Twitter任职)发表的PixelShuffle<Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effici…
 I.目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 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))的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. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.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. II.…
转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365         缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的…
缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个: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))的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.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.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. 下采样原理:对于一…
缩小图像 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的是两个: 使得图像符合显示区域的大小: 生成对应图像的缩略图: 下采样的原理: 对于一幅图像尺寸为M*N,对其进行s倍的下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像,当然,s应该是M和N的公约数才可以,如果考虑是矩阵形式的图像,就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素,这个像素点就是窗口内所有像素的均值 Pk = (∑ Xi)/ S^2 放大图像 放大图像(或称为上采样(upsamp…
1.卷积 当从一个大尺寸图像中随机选取一小块,比如说 8x8 作为样本,并且从这个小块样本中学习到了一些特征,这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器,应用到这个图像的任意地方中去.特别是,我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积,从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值. 下面给出一个具体的例子:假设你已经从一个 96x96 的图像中学习到了它的一个 8x8 的样本所具有的特征,假设这是由有 100 个隐含单元的自编码完成的.为了得到…
上采样(upsampling)一般包括2种方式: Resize,如双线性插值直接缩放,类似于图像缩放,概念可见最邻近插值算法和双线性插值算法——图像缩放 Deconvolution,也叫Transposed Convolution,可见逆卷积的详细解释ConvTranspose2d(fractionally-strided convolutions) 第二种方法如何用pytorch实现可见上面的链接 这里想要介绍的是如何使用pytorch实现第一种方法: 有两个模块都支持该上采样的实现,一个是t…
转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76063768 前言 这篇论文被 ICCV 2019 接收为 oral presentation.之前我们主要研究物体检测(例如 Hybrid Task Cascade,Guided Anchoring,Libra R-CNN 和 Prime Sample Attention),这次尝试跳出单纯的物体检测框架,解决一些通用模块和算子的问题.上采样操作是各种网络结构里广泛使用的运算之一,我们提出了一个轻量级的通用上采样算子 CARA…