卷积神经网络 降尺度 代码

以下是使用Keras实现卷积神经网络降尺度的代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(256, 256, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

上述代码中，我们使用了Keras库来构建卷积神经网络模型。其中，我们使用了三个卷积层和三个最大池化层来降尺度。第一个卷积层包含32个过滤器，每个过滤器的大小为3x3，激活函数为ReLU。输入图像的大小为256x256x3。第一个最大池化层的大小为2x2。接下来的两个卷积层和最大池化层的设置与第一个卷积层和最大池化层相似，只是过滤器的数量分别为64和128。

相关问题

多尺度卷积神经网络去雾模型代码

多尺度卷积神经网络（Multi-Scale Convolutional Neural Network）是一种用于去雾的模型，它可以通过学习图像的特征来恢复被雾霾遮挡的清晰图像。以下是一个简单的多尺度卷积神经网络去雾模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class MSCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MSCNN, self).__init__()
        
        # 定义多尺度卷积层
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        
        # 定义上采样层
        self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=False)
        
        # 定义最终输出层
        self.output = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        
    def forward(self, x):
        # 多尺度卷积
        x1 = torch.relu(self.conv1(x))
        x2 = torch.relu(self.conv2(x1))
        x3 = torch.relu(self.conv3(x2))
        
        # 上采样
        x_up = self.upsample(x3)
        
        # 最终输出
        out = self.output(x_up)
        
        return out

这段代码定义了一个名为`MSCNN`的多尺度卷积神经网络模型，包含了多个卷积层、上采样层和最终输出层。在前向传播过程中，输入图像经过多尺度卷积和上采样操作后，最终输出去雾后的图像。

多尺度卷积神经网络代码

以下是一个多尺度卷积神经网络的代码示例，其中包括了不同尺度的卷积层和池化层：

import tensorflow as tf

# 定义输入层
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(224, 224, 3))

# 第一个分支，尺度为 1
x1 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
x1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x1)

# 第二个分支，尺度为 2
x2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
x2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x2)
x2 = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x2)
x2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x2)

# 第三个分支，尺度为 4
x3 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
x3 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x3)
x3 = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x3)
x3 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x3)
x3 = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x3)
x3 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x3)

# 将三个分支的输出合并
x = tf.keras.layers.concatenate([x1, x2, x3])

# 添加全连接层和输出层
x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(x)
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

# 定义模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

在这个示例中，我们定义了三个不同尺度的卷积层和池化层，分别对应尺度为 1、2 和 4。然后将它们的输出合并起来，再添加全连接层和输出层，最终得到一个多尺度卷积神经网络。