（关于卷积运算）（对于RNG函数的解答）（一）首先是对于边缘的填充（避免有些像素卷积不了）C++ void copyMakeBorder（
Mat src, // 输入图像
Mat dst, // 添加边缘图像
int top, // 边
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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ssd算法好久没看模型算法了，很多知识忘记了，今天想记录下一些理论知识，方便自己温顾。对于上采样，下采样，卷积，池化，后面会添加一些代码搭建网络的过程，并详细记录每一步每行代码的含义。 下采样主要目的有两个：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；其实下采样就是池化；1.用stride为2的卷积层实现：卷积过程导致的图像变小是为了提取特征。下采样的过程是一个信息损失的过
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2024-01-21 06:14:43
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卷积神经网络是从利用开始，一步一步走到懂过程，再到理解。对卷积神经网络的理解，先从其结构开始。卷积神经网络包括了输入层，卷积层，池化层（下采样） ,全连接层和输出层。卷积层，这是卷积神经网络中较为核心的网络层，主要进行卷积操作，基于图像的控件句不相关性分别抽取图像局部特称，通过这些局部特征进行连接，可以形成整体特征。一个卷积核就相当于一个滤波器，找出我们所感兴趣的信息。池化层（下采样）是对卷积层结
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2023-08-08 14:52:26
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文章目录一、下采样1.1 下采样方式1.2 下采样作用二、上采样2.1 上采样方式2.2 上采样作用references 一、下采样卷积神经网络中，卷积是最基本的操作模块，卷积定义如下： 在WHC的图像操作中，卷积就是输入图像区域和滤波器进行内积求和的过程。具体的操作如下： 卷积就是一种下采样的方式。1.1 下采样方式1、采用stride为2的池化层，如Max-pooling和Average-p
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2023-12-15 09:10:33
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又是在地铁上，人到中年很无奈，每天貌似只有在地铁上的时间是属于我的…,有没有同道中人…今天简单聊聊空洞卷积和转置卷积的区别：空洞卷积，也有人译作扩张卷积，其实是一样的。与普通的卷积相比，增加了一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示扩张的大小。 扩张卷积与普通卷积的相同点在于，卷积核的大小是一样的，在神经网络中参数数量不变，区别在于扩张卷积具有更大的感受野。什么是感受野？其实本质
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2024-10-17 18:41:25
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前言转置卷积，学名transpose convolution，在tf和torch里都叫这个。 有时在论文里可以看到别人叫它deconvolution（反卷积），但这个名词不合适。 因为转置卷积并非direct convolution的逆运算(reverse)，并不能还原出原张量，所以叫它逆卷积是错的。 只是从形状上看，其结果的形状等同于原张量的形状。写这篇文章是因为网上介绍转置卷积的博客， 都讲不
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2024-04-18 15:39:24
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深度学习中对深度的理解还是很值得去思考的，是规模的深度，还是特征的深度？事实上，通过实验可以发现卷积层的参数由卷积核的个数和卷积核的尺寸来控制，这两个参数直接决定整层的参数的个数，如果两个卷积层这两个参数完全相同，那么这两层的总参数量也完全相同。我们在设计神经网络的时候，卷积核一般是逐层增加的，卷积核的尺寸控制在3*3或者5*5这样的小尺寸是比较好的，小卷积核尺寸已经有很多网络结构说明在图像识别上
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2024-01-12 15:27:45
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# 使用OpenCV实现图像上采样的完整指南
在计算机视觉中，图像上采样是将低分辨率图像转换为高分辨率图像的过程。今天，我将教你如何在Python中使用OpenCV进行图像上采样。我们将通过以下步骤来实现这一过程：
| 步骤 | 描述 |
|-------|---------------------------|
| 1 | 安装OpenCV
一、上采样理论1.1 bilinear1.2 Deconvolution（反卷积）1.3 unpooling二般是用来对图像进行...
原创
2018-08-17 16:43:58
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什么是上采样：中文版维基百科上的解释，“升采样是一种插值的过程，应用于数字信号处理，当一串数列或连续的讯号经过升采样后，输出的结果约略等于讯号经由更高的取样速率采样后所得的序列。”也就是说上采样就是插值，约等于提高了采样的频率。上采样在图像处理中的作用：提高图像分辨率。因为，分辨率是一张图像像素点的个数，经过上采样后，像素点个数提高了，所以，分辨率提高了。上采样的方法：三个常见的插值方法：最近邻插
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2024-04-21 19:03:23
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在深度学习的计算机视觉领域，PyTorch 提供了对卷积及反卷积操作的强大支持。反卷积操作常用于图像上采样，例如，生成对抗网络（GANs）中的生成模块。此外，反卷积可以帮助改善模型在图像细节增强方面的性能。下面将通过各个方面详细记录如何在 PyTorch 中实现反卷积的 n 倍上采样。
### 环境配置
在进行 PyTorch 反卷积上采样之前，首先需要正确配置Python环境。以下是所需的步
向AI转型的程序员都关注了这个号机器学习AI算法工程 公众号：datayx上采样与上池化图示理解，使用三张图进行说明： 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。Unpooling是在CNN中常用的来表示max pool
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2022-04-18 17:07:45
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恢复特征图分辨率的方式对比：反卷积，上池化，上采样文章目录1.（反）卷积-
（反）卷积原理- （反）卷积过程
利用 CNN 做有关图像的任务时，肯定会遇到 需要从低分辨率图像恢复到到高分辨率图像 的问题。解决方法目前无非就是 1）插值，2）反卷积一般 上采样 (upsamping) 就使用了插值法，包括 “最近邻插值”，“双线性插值”，“双三次插值”。这些方向好比时手工的特征工程，网络是不会对此
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2023-08-09 16:48:35
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介绍U-Net于2015年提出，广泛用于图像分割问题。其初是专门为医学图像分割而设计的。该方法取得了良好的效果，并在以后的许多领域得到了应用。相对于很多其他语义分割网络，其规模较小，所以也可以用于一些实时的任务。结构 这个结构概括来说前期不断的卷积池化来进行下采样，然后再不断卷积上采样，形成一个U形。而下采样的结果还会合成至对应的上采样结果，实现抽象与细节的结合。 下采样即不断抽象的过程，当抽象程
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2024-01-29 05:25:40
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Pixel-Adaptive Convolutional Neural Networks
CODE：https://suhangpro.github.io/pac/摘要卷积是cnn的基本组成部分。它们的权重在空间上是共享的，这是它们广泛使用的一个主要原因，但这也是一个主要的限制，因为它使得卷积不可知论的争论。我们提出了一种像素自适应卷积（PAC）操作，这是对标准卷积的一种简单而有效的改进，在这种操
目录1. 语言描述2. 代码验证： 1. 语言描述在Pytorch1.13的官方文档中，关于nn.Conv2d中的groups的作用是这么描述的： 简单来说就是将输入和输出的通道（channel）进行分组，每一组单独进行卷积操作，然后再把结果拼接（concat）起来。比如输入大小为，输出大小为，。就是将输入的4个channel分成2个2的channel，输出的8个channel分成2个4的cha
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2023-11-09 16:43:47
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相关APIpyrUp(Mat,输出Mat,Size(cols2,row2));//放大多少倍pyrDown(Mat,输出Mat,Size(cols/2,rows/2));//缩小多少倍
原创
2021-07-13 18:22:22
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这两天在折腾Caffe的时候遇到过各种奇怪的问题，拿几个感觉比较重要的来说一下。之后想到什么再追加。GPU运算无法正常使用环境预载期错误(3 vs. 0)Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (3 vs. 0) CUDNN_STATUS_BAD_PARAM似乎是因为有其他设备在使用GPU导致的，我的情况是等待一段时间就好了。网络加载期错误(2
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2023-11-19 07:25:04
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目录说明用矩阵乘法实现卷积第一步第二步第三步第四步转置卷积参数padding参数stride和output_padding（情况一）参数stride和output_padding（情况二）参数dilation卷积+转置卷积做因果网络说明开始接触卷积网络是通过滑窗的方式了解计算过程，所以在接触转置卷积时很蒙圈。实际上抛开滑窗的计算方式，用矩阵乘法实现卷积操作，然后理解转置卷积就极其简单了。并没有查看
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2023-09-06 09:49:40
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