pytorch 不使用转置卷积来实现上采样

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…

【python实现卷积神经网络】上采样层upSampling2D实现

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130…

pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample

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…

由浅入深：CNN中卷积层与转置卷积层的关系

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层在CNN提出…

上采样及 Sub-pixel Convolution （子像素卷积）

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…

直接理解转置卷积（Transposed convolution）的各种情况

使用GAN生成图像必不可少的层就是上采样,其中最常用的就是转置卷积(Transposed Convolution).如果把卷积操作转换为矩阵乘法的形式,转置卷积实际上就是将其中的矩阵进行转置,从而产生逆向的效果.所谓效果仅仅在于特征图的形状,也就是说,如果卷积将特征图从形状a映射到形状b,其对应的转置卷积就是从形状b映射回形状a,而其中的值并不一一对应,是不可逆的.另外,不要把逆卷积(Deconvolution)和转置卷积混淆,逆卷积的目标在于构建输入特征图的稀疏编码(Sparse coding…

深度学习卷积网络中反卷积/转置卷积的理解 transposed conv/deconv

搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后,不写下来怕又忘记,根据参考资料,加上我自己的理解,记录在这篇博客里. 先来规范表达为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同. 记号: i,o,k,p,s i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input size input size,卷积/反卷积输出大小 output size output size,卷积/反卷积核大小 kerne…

CNN:转置卷积输出分辨率计算

上一篇介绍了卷积的输出分辨率计算,现在这一篇就来写下转置卷积的分辨率计算.转置卷积(Transposed convolution),转置卷积也有叫反卷积(deconvolution)或者fractionally strided convolutions. 根据<A guide to convolution arithmetic for deep learning>的介绍的话,在进行卷积操作的时候我们是可以把卷积操作重写为以下的形式: 这个时候,输出是可以表示为如果反向操作,输入为y的话,要得…

pytorch（13）卷积层

卷积层 1. 1d/2d/3d卷积 Dimension of Convolution 卷积运算:卷积核在输入信号(图像)上滑动,相应位置上进行乘加卷积核:又称为滤波器,过滤器,可认为是某种模式,某种特征. 卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域,与卷积核模式越相似,激活值越高,从而实现特征提取,所以在深度学习当中,可以把卷积核看成是特征提取器的检测器 AlexNet卷积核可视化,发现卷积核学习到的是边缘,条纹,色彩这一些细节模式卷积维度:一般情况下,卷积核在几个维度上滑动,就是几…

『TensotFlow』转置卷积

网上解释作者:张萌链接:https://www.zhihu.com/question/43609045/answer/120266511来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 一句话解释:逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算. 逆卷积(Deconvolution)比较容易引起误会,转置卷积(Transposed Convolution)是一个更为合适的叫法. 举个栗子: 4x4的输入,卷积Kernel为3x3, 没有Padding…

tensorflow中卷积、转置卷积具体实现方式

卷积和转置卷积,都涉及到padding, 那么添加padding 的具体方式,就会影响到计算结果,所以搞清除tensorflow中卷积和转置卷积的具体实现有助于模型的灵活部署应用. 一.卷积举例说明: X: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1…

卷积和池化的区别、图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled）

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…

转置卷积Transposed Convolution

转置卷积Transposed Convolution 我们为卷积神经网络引入的层,包括卷积层和池层,通常会减小输入的宽度和高度,或者保持不变.然而,语义分割和生成对抗网络等应用程序需要预测每个像素的值,因此需要增加输入宽度和高度.转置卷积,也称为分步卷积或反卷积,就是为了达到这一目的. from mxnet import np, npx, init from mxnet.gluon import nn from d2l import mxnet as d2l npx.set_np() 1. Ba…

上采样和PixelShuffle（转）

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…

图像的下采样Subsampling 与上采样 Upsampling

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.…

轻量级通用上采样算子-CARAFE

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…

【转】图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled）

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…

机器学习入门-数据过采样（上采样）1. SMOTE

from imblearn.over_sampling import SMOTE # 导入 overstamp = SMOTE(random_state=0) # 对训练集的数据进行上采样,测试集的数据不需要SMOTE_train_x, SMOTE_train_y = overstamp.fit_sample(train_x, train_y) 由于数据分布的不均衡,因此对数据进行上采样,上采样的数据指的是将少数的样本扩增到与多数样本相同的样本数使用的方法: 取少数样本中的一个数据,求出该样…

图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled）

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…

upsampling（上采样）& downsampled（降采样）

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…

图像上采样(图像插值)增取样（Upsampling）或内插（Interpolating）下采样(降采样)，

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.…

opencv::图像上采样和降采样

图像金字塔概念 . 我们在图像处理中常常会调整图像大小,最常见的就是放大(zoom in)和缩小(zoom out),尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小,但是这里我们介绍图像金字塔 . 一个图像金字塔式一系列的图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔. 图像金字塔概念 .高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样 .拉普拉斯金字塔 – 用来重建一张图片根据它的上层降采样图片图像金字塔概念 – 高斯金字塔 .高斯金子塔是从底向上,逐层降采样得到…

pytorch实现MLP并在MNIST数据集上验证

写在前面由于MLP的实现框架已经非常完善,网上搜到的代码大都大同小异,而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验.因此完全可以找一份源码以参考,重点在于照着源码手敲一遍,以熟悉pytorch的基本操作. 实验要求熟悉pytorch的基本操作:用pytorch实现MLP,并在MNIST数据集上进行训练环境配置实验环境如下: Win10 python3.8 Anaconda3 Cuda10.2 + cudnn v7 GPU : NVIDIA GeForce MX2…

转置卷积&&膨胀卷积

Convolution arithmetic tutorial theano Convolution arithmetric github 如何理解深度学习中的deconvolution networks? CNN 中千奇百怪的卷积方式如何理解空洞卷积(dilated convolution)?…

pytorch torch.nn.functional实现插值和上采样

interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样使用的插值算法取决于参数mode的设置支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spatial(2D, 如jpg.png等图像数据)和volumetric(3D, 如点云数据)类型的…

Pytorch实现UNet例子学习

参考:https://github.com/milesial/Pytorch-UNet 实现的是二值汽车图像语义分割,包括 dense CRF 后处理. 使用python3,我的环境是python3.6 1.使用 1> 预测 1)查看所有的可用选项: python predict.py -h 返回: (deeplearning) userdeMBP:Pytorch-UNet-master user$ python predict.py -h usage: predict.py [-h] [--m…