使用空洞卷积进行上采样
时间: 2024-02-21 19:23:49 浏览: 141
深度学习几种上采样方法代码,最近邻插值,双线性插值,pixelshuffle,unpool,逆卷积等示例代码
空洞卷积并不是用于上采样的一种方法。空洞卷积主要用于增大感受野,而不改变图像的大小。它通过跳过一些元素进行卷积,可以在不增加卷积核数量或大小的情况下获得更大的感受野。\[1\]\[2\]对于上采样,一种常见的方法是使用反卷积。反卷积可以通过在输入特征矩阵中插入空白点,再进行卷积,从而使卷积后输出的特征矩阵变大。\[3\]所以,如果需要进行上采样,反卷积是更常用的方法,而不是空洞卷积。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [深度可分离卷积、空洞卷积、反卷积、感受野计算、上采样](https://blog.csdn.net/stdleohao/article/details/120876677)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [空洞卷积](https://blog.csdn.net/jgj123321/article/details/105583909)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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