JavaShuo
欄目
標籤
卷積和池化的區別、圖像的上採樣(upsampling)與下采樣(subsampled)
時間 2020-12-23
標籤
深度學習
简体版
原文
原文鏈接
1、卷積 當從一個大尺寸圖像中隨機選取一小塊,比如說 8x8 作爲樣本,並且從這個小塊樣本中學習到了一些特徵,這時我們可以把從這個 8x8 樣本中學習到的特徵作爲探測器,應用到這個圖像的任意地方中去。特別是,我們可以用從 8x8 樣本中所學習到的特徵跟原本的大尺寸圖像作卷積,從而對這個大尺寸圖像上的任一位置獲得一個不同特徵的激活值。 下面給出一個具體的例子:假設你已經從一個 96x96 的圖
>>阅读原文<<
相關文章
1.
卷積和池化的區別、圖像的上採樣(upsampling)與下采樣(subsampled)
2.
圖像的上採樣(upsampling)與下采樣(subsampled)
3.
圖像的下采樣Subsampling 與 上採樣 Upsampling
4.
圖像的上採樣(upsampling)與下采樣(downsampled)
5.
上採樣(Upsampling)與反捲積(Deconvolution)的區別
6.
反捲積(Deconvolution)上採樣(Upsampling)上池化(Unpooling)的區別——附翻譯
7.
FCN於反捲積(Deconvolution)、上採樣(UpSampling)
8.
上採樣、轉置卷積、上池化
9.
FCN全卷積網絡—upsampling(上採樣)——OpenCV圖像金字塔
10.
圖像的上採樣 下采樣
更多相關文章...
•
ASP.NET MVC - 樣式和佈局
-
ASP.NET 教程
•
hibernate.cfg.xml和C3P0連接池的配置
-
Hibernate教程
•
Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
•
適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
採樣
採樣率
採樣器
像樣
別樣
樣樣
圖樣
好樣的
XLink 和 XPointer 教程
MyBatis教程
NoSQL教程
代碼格式化
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
正確理解商業智能 BI 的價值所在
2.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----LSTM(長短時記憶神經網絡)
3.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----GRU(門控循環神經⽹絡)
4.
HDU4565
5.
算概率投硬幣
6.
密碼算法特性
7.
DICOMRT-DiTools:clouddicom源碼解析(1)
8.
HDU-6128
9.
計算機網絡知識點詳解(持續更新...)
10.
hods2896(AC自動機)
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
卷積和池化的區別、圖像的上採樣(upsampling)與下采樣(subsampled)
2.
圖像的上採樣(upsampling)與下采樣(subsampled)
3.
圖像的下采樣Subsampling 與 上採樣 Upsampling
4.
圖像的上採樣(upsampling)與下采樣(downsampled)
5.
上採樣(Upsampling)與反捲積(Deconvolution)的區別
6.
反捲積(Deconvolution)上採樣(Upsampling)上池化(Unpooling)的區別——附翻譯
7.
FCN於反捲積(Deconvolution)、上採樣(UpSampling)
8.
上採樣、轉置卷積、上池化
9.
FCN全卷積網絡—upsampling(上採樣)——OpenCV圖像金字塔
10.
圖像的上採樣 下采樣
>>更多相關文章<<