近期在看一些Segmentation的文章，很多用到了encoder-decoder的结构，encoder基本都是各类的CNN很熟悉了，decoder涉及到上采样或者反卷积的各种方法，这里直接做一个总结。 网上很多的总结都是按照方法总结，但总感觉缺点儿上下文，因此本文以论文为梳理对象，总结一下不同论文里用到的上采样方法。 当然，论文的梳理不只包括Segmentation的文章，后面遇到涉及到上采样
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2024-10-16 14:39:06
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上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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上采样/下采样缩小图像（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
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2023-11-09 14:23:52
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作者 | skura 采样问题是数据科学中的常见问题，对此，WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 分享了数据科学家需要了解的 5 种采样方法，AI 开发者将文章编译整理如下。 数据科学实际上是就是研究算法。 我每天都在努力学习许多算法，所以我想列出一些最常见和最常用的算法。 本文介绍了
图像处理大型科普—上下采样哪里来的“上采样”和“下采样”？ 采样做为专业术语，最早被用于通信的信号处理中，在某度百科中定义如下: ”所谓采样就是采集模拟信号的样本。 采样是将时间上、幅值上都连续的信号，在采样脉冲的作用下，转换成时间、幅值上离散的信号。所以采样又称为波形的离散化过程。” 是的，当我完整的读了一遍以后，似乎懂了那么一点点，大概是在说，从自然界的模拟信号中，有规律的抽取一些标志性的
最远点采样是三维点云分割中常用到的下采样方法，通过下采样更少点获取邻域点云块的更高维特征，丰富点云的特征提取。原理：设待处理点云块共有N个点，需从中采样M个点先随机选定该待处理点云块中的一个点作为初始点i；然后计算待处理点云中剩余N-1个点到该初始点i的距离，选择距离最远的那个点作为第二个点j，此时采样点云块M={i，j}；再计算待处理点云中剩余N-2个点到采样点云块M={i，j}的距离，比较N-
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2023-08-11 17:18:39
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在阅读YOLO模型和DenseNet网络模型的时候，对“上采样”和“反卷积”的概念不甚理解，查阅了一些资料，整理如下。并附上pytorch实现上采样的源码。在阅读本文前，默认读者已经了解了深度学习中的卷积操作。 声明：本文用到的部分资料来自简书作者@乔大叶_803e和知乎作者@幽并游侠儿_1425 文章目录上采样（Upsample）反卷积（Transposed Convolution）pyt
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2024-04-18 15:39:35
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一、欠采样与过采样过采样和欠采样是针对一组图像数据集来说的，而上采样和下采样是对与单张图片来说的。欠采样（undersampling）：当数据不平衡的时，比如样本标签1有10000个数据，样本标签0有6000个数据时，为了保持样本数目的平衡，可以选择减少标签1的数据量，这个过程就叫做欠采样。过采样（oversampling）：减少数据量固然可以达到以上效果，并且在一定程度上防止过拟合，但...
原创
2021-07-29 11:47:23
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简介 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
原创
2021-08-27 10:06:15
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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
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2017-11-13 19:46:00
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首先，谈谈不平衡数据集。不平衡数据集指的是训练数据中不同类别的样本数量差别较大的情况。在这种情况下，模型容易出现偏差，导致模型对数量较少的类别预测效果不佳。为了解决这个问题，可以使用上采样和下采样等方法来调整数据集的平衡性，除此之外也有一些数据增强的方法。上采样（Oversampling）和下采样（Undersampling）都是数据预处理技术，用于处理不平衡数据集的问题。上采样：增加数量较少的类
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2023-09-03 13:12:23
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什么是样本不平衡对于二分类问题，如果两个类别的样本数目差距很大，那么训练模型的时候会出现很严重的问题。举个简单的例子，猫狗图片分类，其中猫有990张，狗有10张，这时候模型只需要把所有输入样本都预测成猫就可以获得99%的识别率，但这样的分类器没有任何价值，它无法预测出狗。类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中正负样本数目差距很大的情况。生活中有很多类别不平衡的例子，如工业产品
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2023-10-12 11:38:26
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上采样与下采样下采样下采样即缩小图像，主要有两个目的： （1）使得图像符合需要的大小； （2）生成对应图像的缩略图。下采样的原理很简单，比如对于一幅尺寸为MxN的图像，对其进行s倍下采样，即得到(M/s)x(N/s)尺寸的图像。这可以通过把原始图像划成sxs的窗口，使每个窗口内的图像变成一个像素，这个像素点的值可以是窗口内所有像素的均值或者最大值等等。另外我认为高斯滤波等卷积方式本身也是一种下采样
【深度学习基本概念】上采样、下采样、卷积、池化上采样概念
上采样（upsampling）：又名放大图像、图像插值；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；上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transposed Convolution)，反池化(Unpooling)；原理
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
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2023-08-27 20:34:28
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文章目录参考资料1. 基本概念1.1 基于随机采样的路径规划算法1.2 概率路图算法(Probabilistic Road Map, PRM)1.3 PRM算法的优缺点1.4 PRM算法伪代码2. python代码实现 参考资料路径规划 | 随机采样算法Probabilistic Roadmaps (PRM)Probabilistic roadmap1. 基本概念1.1 基于随机采样的路径规划算
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2024-08-11 07:27:05
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降采样：2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可 以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。 在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若 R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域 ，而分布
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2022-09-27 11:13:33
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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.随机采样python代码：import random
sample = random.sample(population, k)解读：random.sample()函数从population中随机选择k个元素作为样本，返回一个列表。其中population可以是一个序列、集合或其他可迭代对象，k为采样数量。2.等距采样python代码import numpy as np
sample
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2023-08-14 12:40:41
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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
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2022-06-29 10:30:53
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在图像分割中，因为FCN的提出，上采样操作成为了分割中不可或缺的部分。上采样就是将提取到的feature map还原到原始分辨率大小的操作，但是这里要注意的是上采样不是下采样的逆过程，也就是说上采样输出的图像和下采样之前的图像是不一样的。上采样操作主要分为三种方法：1.转置卷积 如上述所说，上下采样不是可逆关系，所以我不太喜欢使用‘'反卷积”这个词，转置卷积是通过卷积运算来实现分辨率
