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Caffe实现上采样(upsample)方法总结

CNN的下采样(subsample)在几乎所有的模型结构中都会出现,比如stride>1的卷积操作,pooling操作,都会减少特征图的长宽,起到下采样的效果。与之相对的就是上采样(upsample)操作了,顾名思义,上采样在CNN模型中的作用上增大特征图的长宽,比如都变为原来的2倍。上采样在模型构建中并不像下采样那么频繁被使用,一般情况下,会在下面几个应用中用到上采样操作: 1.segmetation网络,因为segmentation需要还原到特征图到原始输入图像的尺寸; 2.图像生成任务,比如GAN,AVE等,也需要还原到原始输入图像的尺寸; 3.CNN可视化,通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间,来观察feature map对哪些pattern相应最大,即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的; 那么在Caffe中,都有哪些上采样操作呢?

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