简介在上一篇关于list的复制中的问题中，笔者提到了一些由于list的复制语句产生的问题，如果能够搞明白一切皆对象的py设计思想，那么关于深复制和浅复制也很容易理解。其实这里的深复制和浅复制也类似于cpp概念中的深浅复制。深复制和浅复制在上节[3]中提到复制，在python中一切都是对象，每个对象包含了idendity、type 和 value。所以python中的复制语句实际上是添加引用，将内存
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2023-11-26 14:50:40
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# 深度学习中的上采样
在深度学习中，上采样是一种常用的技术，用于增加图像的分辨率或恢复缺失的信息。在本文中，我们将介绍上采样的概念、常用方法以及如何在代码中实现上采样。
## 1. 上采样的概念
上采样是指将低分辨率的数据转换为高分辨率的数据。在图像处理中，上采样常用于图像超分辨率重建、图像生成等任务中，可以帮助提高图像质量和细节。
常见的上采样方法包括插值法和卷积法。插值法是通过对原始
原创
2023-09-08 06:25:48
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音频里的两个很重要的概念是：采样频率和采样深度（又有人翻译为：采样位深、采样大小） 注：很多时候不同的人对上面两个概念的取名和翻译不同。所以在看别人的文章时候，出现了一个新名词，实际又给取了个新名字。 1.采样频率 采样率表示了每秒对原始信号采样的次数，我们常见到的音频文件采样率多为44.1KHz，这意味着什么呢？假设我们有2段正弦波信号，分别为20Hz和20KHz，长度均为一秒
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2023-11-13 21:47:04
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CV领域1. Upsample利用传统插值方法进行上采样。往往会在upsample后接一个conv，进行学习。任务：超分，目标检测。2. PixelShufflePixelShuffler是一种端到端可学习的上采样模块，通过设置上采样比例，就可由低分辨率图像获取指定倍率的高分辨率图像。上采样可以理解为在同一个位置，原来只是以1:1的比例提取信息，而现在以1:4的比例提取信息，提取信息的频率更高了，
深度学习上采样实现方法
在现代深度学习中，图像的质量和解析度至关重要。上采样是图像处理过程中的一个重要步骤，它的目的是将低解析度的图像转换为高解析度图像。这在图像生成、超分辨率图像重建以及图像分割等应用中有广泛的用途。在这篇博文中，我将清晰地阐述深度学习上采样的实现方法，并结合相应的图表和代码示例来帮助理解。
### 背景描述
上采样通常用于将小尺寸的输入图像转换为更高分辨率的图像，这个过程
原创
2021-09-07 11:19:08
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文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
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2023-09-04 21:05:14
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▌引子最近开始拾起来看一些 NLP 相关的东西，特别是深度学习在 NLP 上的应用，发现采样方法在很多模型中应用得很多，因为训练的时候如果预测目标是一个词，直接的 softmax 计算量会根据单词数量的增长而增长。恰好想到最开始深度学习在 DBN 的时候采样也发挥了关键的作用，而自己对采样相关的方法了解不算太多，所以去学习记录一下，经典的统计的方法确实巧妙，看起来非常有收获。本篇文章先主要介绍一下
# 深度学习的上采样
## 引言
深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在许多领域取得了巨大的成功。在计算机视觉任务中，图像尺寸的变换是一个常见的需求。而在深度学习中，上采样是一种常用的图像尺寸转换技术。本文将介绍深度学习中的上采样技术，并提供一些示例代码。
## 上采样的概念
上采样是将低分辨率的图像或特征映射转换为高分辨率的过程。在深度学习中，上采样可以通过插值方法或反卷积方法实现。插值
原创
2024-02-04 11:05:21
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ILA(Integrated Logic Analyzer)，集成逻辑分析仪，允许用户在FPGA设备上执行系统内的调试。作为一名FPGA工程师，掌握在线调试工具进行时序分析是必备的职业技能之一。ILA通过一个或者多个探针（Probe）来实时抓取FPGA内部数字信号的波形，分析逻辑错误的原因，帮助debug。下面我将介绍Vivado中ILA的两种使用方式：一、IP核方式调用在vivado中，打开IP
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2023-09-25 09:06:11
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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 Efficient Sub-Pixel Convolutional
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2023-09-24 14:40:52
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一.上采样（重采样）1.上采样就是重采样也就是放大图像，通常使用的目的是 （1）使图片达到更高的分辨率 （2）再经过pooling后上采样可以放大信息，循环迭代可以不断增强有用信息2. 上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。无论缩放图像（下采样）还是放大图像（上采样），采样方式有很多种。如最近邻插值，双线性插值，均值插值，中
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2023-11-28 21:38:09
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Hourglass网络（堆叠沙漏网络），首先进行卷积池化处理，并进行多次下采样操作，获得一些分辨率较低的特征，从而降低计算的复杂度，为了使图像特征的分辨率上升，紧接着多次上采样。上采样使得图像的分辨率增高，同时更有能力预测物体的准确位置。使用residual模块提取较高层次的特征，同时保持原有层次的信息，那么为什么上采样和下采样到同一种大小的特征图进行组合的时候，可以得到理想的效果呢？首先要清楚上
1. FLAC 编码设置只对编码时间有较大影响而对解码影响不大；因为等级越高，编码器就会花越多的时间去寻找最佳的压缩算法，而解码器则根据给定的压缩算法直接解压。 2. FLAC简介基本结构：4byte 字符“flaC”：flac标志，用于识别flac
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2024-07-19 14:15:46
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Index数据采样的原因常见的采样算法失衡样本的采样0 2 数据采样的原因其实我们在训练模型的过程，都会经常进行数据采样，为了就是让我们的模型可以更好的去学习数据的特征，从而让效果更佳。但这是比较浅层的理解，更本质上，数据采样就是对随机现象的模拟，根据给定的概率分布从而模拟一个随机事件。另一说法就是用少量的样本点去近似一个总体分布，并刻画总体分布中的不确定性。因为我们在现实生活
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2024-08-28 13:24:44
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在 傅里叶级数和傅里叶变换之间的关系 这篇文章中，已经介绍了以下基本知识，建议在阅读本文之前掌握：梳状函数的频谱图仍然是梳状函数梳状函数与别的函数卷积的结果一定是周期信号这里的梳状函数 取样过程是将取样函数与信号 如果把上图看做一个等式的话，分别对等号两边做傅里叶变换( 时域相乘对应频域卷积 )，则有：上图中， 是信号 中最大的角频率成分， 是取样函数的角频率，从得到的结果来看，当 时，我
原标题：你的电脑是如何储存并处理声音的？本文作者：LoT排版编辑：弦姐前言：本文是上周文章的下半部分(如果你没看过上周的文章，建议先去浏览一下：世纪之争：我应该选哪种采样率？说的都是数字音频最最基础的东西，阐述的是模拟音频信号与数字音频信号间的相互转换，其中有些东西被大家传得很邪乎，所以笔者想通过这两篇文章给大家说一下这背后的原理，方便大家选择适合自己的参数。· 正· 文· 来 · 啦 ·1比特深
一般的，将连续的模拟信号放置在 (x,y) 直角坐标系中，x 轴表示时间，y 轴表示信号的幅度。采样，即是在时间轴上，也就是 x 轴上，抽出 X 个点。比如说采样率，就反映了在一秒钟的刻度上，均匀的抽取多少个点。也就是，采样率是针对 x 轴，针对时间的。量化，即是在幅度轴上，也就是 y 轴上，按特定的单位长度，量取 Y 个这样的长度。比如说，规定 2 毫米为一个单位长度，按照这样的单位长度，我们可
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2024-08-31 16:52:07
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# 上采样在深度学习中的作用
在深度学习中，上采样是一种重要的图像处理技术，常用于图像生成、分割等任务。在本文中，我们将讨论上采样的流程、实现步骤和示例代码，帮助初学者理解这一概念。
## 上采样的工作流程
上采样的基本流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作描述 |
|------|----------|
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 选择上采样的方法 |
|
PyTorch Upsample() 函数实现上采样import torchimport torch.nn as nninput = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1,1,2,2)print(input)m =
原创
2022-04-18 17:50:36
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