卷积网络升采样

我不是女神ヾ 2022-03-17 16:28 233阅读 0赞

发表评论取消回复

表情：

评论列表（有 0 条评论，233人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关卷积神经网络

在介绍卷积神经网络之前我们先了解一下为什么不使用我们上一节介绍的神经网络（全连接层结构）来处理图像。使用全连接层结构处理图像时会出现以下问题：输入图像需要将图像通过

曾经终败给现在/ 2024年02月17日 08:44/ 0 赞/ 118 阅读

相关卷积神经网络的下采样：步进卷积、最大池化

![20191009191333910.png][][个人主页 ][Link 1] -------------------- 1.[window下安装 Keras、Te

╰+攻爆jí腚メ/ 2023年06月17日 05:55/ 0 赞/ 175 阅读

相关 FCN 全卷积网络、卷积神经网络的上采样：Conv2DTranspose 转置卷积(反卷积/后卷积/分数步长卷积)

![20191009191333910.png][][个人主页][Link 1] -------------------- 1.转置卷积 Conv2DTrans

小咪咪/ 2023年06月16日 11:58/ 0 赞/ 77 阅读

相关卷积神经网络-卷积层

卷积层的一些性质： ( 1 )输入数据体的尺寸是 W1 \ H1 \ D1。 ( 2 ) 4 个超参数:滤波器数K，滤波器空间尺寸F，滑动

Myth丶恋晨/ 2023年03月14日 10:44/ 0 赞/ 44 阅读

相关卷积神经网络专题之上采样与下采样初步理论

缩小图像或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled），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。 -----

心已赠人/ 2023年01月07日 13:25/ 0 赞/ 161 阅读

相关降采样-升采样

降采样深度卷积神经网络中降采样的方法： stride大于1的pooling stride大于1的conv stride大于1的reorg（reorg

我不是女神ヾ/ 2022年10月11日 00:59/ 0 赞/ 315 阅读

相关卷积神经网络

卷积神经网络转载请注明：http://blog.csdn[.NET][]/stdcoutzyx/article/details/41596663 自今年七月份以来，一

川长思鸟来/ 2022年07月14日 21:25/ 0 赞/ 439 阅读

相关深度卷积网络

开始卷积之旅前先讲个游戏玩家的段子，当新闻中报道一些人工智能和比特币相关的内容时经常看到有人评论说“都是你们瞎搞，害得老子玩个魔兽显卡都换不起”。这个段子梗就在于下面我第一个介

àì夳堔傛蜴生んèń/ 2022年05月29日 22:10/ 0 赞/ 285 阅读

相关卷积网络升采样

自从步入深度学习时代，我们越来越追求end2end，那么升采样能不能不用人为定义的权重，而让模型自己学习呢？答案是显然的，deconv就是解决方案之一。 deconv和插值的

我不是女神ヾ/ 2022年03月17日 16:28/ 0 赞/ 234 阅读

相关卷积神经网络

[卷积神经网络][Link 1] 在上篇中介绍的输入层与隐含层的连接称为全连接，如果输入数据是小块图像，比如8×8，那这种方法是可行的，但是如果输入图像是96×96，

曾经终败给现在/ 2021年12月09日 14:55/ 0 赞/ 588 阅读