- 针对一张图片形状为(c,h,w),batch_size 常常用于训练,这里省略为1.通过卷积神经网络,我们往往可以得到一张卷积特征图(c2,h,w)。通过对像素的重新排列,来实现图像的超分辨率,这是ESPCN中对于PixelShuffle的应用。简单理解,就是将c2中的像素,通过混洗在图片的w,h维度进行拓张。
- 假设我们的原始图像为:
通过对通道层面,像素重排列。我们得到的结果将会是:
通过对通道层面,像素重排列。我们得到的结果将会是:
1 PixelShufflepixelshuffle算法的实现流程如下图,其实现的功能是:将一个H × W的低分辨率输入图像(Low
目录一、前言二、图像金字塔1、聊个题外话2、图像金字塔3、上采样与降采样1.高斯金字塔2.高斯不同3.拉普
举报文章
请选择举报类型
补充说明
0/200
上传截图
格式支持JPEG/PNG/JPG,图片不超过1.9M