CNN中的放大:卷积、转置还是Tile(最近邻)？
在CNN中的放大操作中，通常使用的是转置卷积（transposed convolution）或反卷积（deconvolution）操作，而不是卷积或Tile（最近邻）操作。
转置卷积是一种常用的放大操作，它可以将输入特征图的尺寸扩大。转置卷积通过在输入特征图之间插入一些零值，并使用可学习的卷积核进行卷积操作，从而实现特征图的放大。转置卷积可以通过调整卷积核的大小和步幅来控制放大的程度。
相比之下，卷积操作用于特征提取和降维，而不是放大。Tile（最近邻）操作是一种简单的复制粘贴操作，它将输入特征图中的每个像素值复制到更大的输出特征图中的多个位置，从而实现放大。然而，Tile操作会导致图像的模糊和失真，因此在CNN中很少使用。
对于放大操作，腾讯云提供了适用于图像处理的多个产品和服务，例如：
- 腾讯云图像处理（Image Processing）：提供了丰富的图像处理功能，包括图像放大、缩小、裁剪等操作。详情请参考：腾讯云图像处理产品介绍
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这些产品和服务可以帮助开发者在云计算环境中进行图像处理和放大操作，提供高效、稳定和可扩展的解决方案。
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卷积神经网络--多通道
computer-vision、artificial-intelligence、neural-network、convolution
当输入层存在多个通道时，如何执行卷积操作？(例如RGB)
在阅读了一些关于CNN的架构/实现之后，我理解了特征映射中的每个神经元都引用了由内核大小定义的图像的NxM像素。然后，每个像素通过特征映射学习的NxM权重集(内核/过滤器)进行分解，求和，并输入到激活函数中。对于一个简单的灰度图像，我想操作应该遵循以下伪代码：
for i in range(0, image_width-kernel_width+1):
for j in range(0, image_height-kernel_height+1):
for x in range(0, kernel_width):
浏览 1提问于2015-01-01得票数 27
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特征图不下采样时转置卷积的必要性
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我在看报纸。本文提出了一个对称的发电机网络，它包含一个卷积层和一个反卷积(反卷积)层。文中还提到，使用1的步长和适当的填充以确保特征映射大小与输入图像大小相同。
我的问题是，如果没有下采样，那么为什么使用转置卷积层呢？不能只用卷积层来建造发电机吗？我是不是遗漏了一些关于转置卷积层的东西(它是否被用于其他用途)？请帮帮忙。
更新:我要重新开始这个问题，因为我遇到了文件，其中第2.1.1节指出“反褶积是用来补偿细节的”。然而，我无法理解这一点，因为在提议的模型中没有对特征图进行下采样。有人能解释为什么这里的反褶积比卷积更好吗？在这种情况下，是什么使反褶积层比卷积层表现得更好？
浏览 0提问于2017-06-28得票数 0
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卷积神经网络的输入数据
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我正在努力学习深入学习，特别是使用卷积神经网络。我想在一些音频数据上应用一个简单的网络。现在，据我所知，CNN经常用于图像和物体识别，因此在使用音频时，人们通常使用谱图(特别是mel-谱图)而不是时域上的信号。我的问题是，使用光谱图的图像(即RGB或灰度值)作为网络输入更好，还是应该直接使用光谱图的2d幅值？有什么不同吗？
谢谢。
浏览 4提问于2016-06-18得票数 1
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输入图像大小如何影响全连通层的大小和形状？
machine-learning、image-processing、neural-network、computer-vision、image-segmentation
我读了很多说明两件事的教程。
“用卷积层替换完全连接的层，将它们转换成完全卷积的网络，该网络接受任意大小的输入和输出分类图。”。
传统的CNN不能做到这一点，因为它有一个完全连接的层，它的形状是由输入图像大小决定的。
基于这些陈述，我的问题如下？
每当我做了一个FCN，我只能让它工作在一个固定维度的输入图像，用于培训和测试。但是在论文的摘要中，他们指出：“我们的关键洞察力是建立”完全卷积“的网络，它接受任意大小的输入，并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。”
输入图像大小是如何确定完全连接层的？我试着上网看，但没有找到直接的答案。
浏览 0提问于2019-08-02得票数 0
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卷积神经网络--所有特征映射都是黑色的(像素值为0)
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我正在做一个项目，映射Zynq Soc上训练过的CNN。我在tensorflow中训练了一个Lenet，并提取了权重和偏差。据我观察，权值都接近于0，几乎没有大于1的值。但lenet的输入数据是灰度图像，像素值在0到255之间。
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浏览 16提问于2017-08-14得票数 0
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微信小程序人脸与身份证照片对比登录,后端做什么？
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浏览 2446提问于2018-01-24
请描述您的问题
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这种对卷积神经网络的直观理解是否正确: 1.卷积基本上匹配图像的局部部分与卷积核/滤波器的相似程度。2.核/滤波器就像一个特征检测器。重要的是，它是学习的，并通过SGD自动修改和优化。
浏览 5提问于2016-08-24得票数 1
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用于音频的卷积神经网络
neural-network、convolution、feature-extraction、supervised-learning、deep-learning
我一直在学习关于DeepLearning.net的教程，以学习如何实现从图像中提取特征的卷积神经网络。本教程解释得很好，易于理解和遵循。
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浏览 3提问于2014-03-18得票数 34
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CNNs如何使用模型并找到所需的对象(S)？
neural-network、computer-vision、convolutional-neural-network、beginner
背景:我正在学习CNN的课程之外，我的本科课程的ML。我有几个关于CNN的问题。
( 1)当我们训练CNN时，我们想要严格限制/裁剪所需课程的图像，对吗？也就是说，如果我们试图识别狗，我们将使用成千上万的图像，紧切的狗。我们也会喂非狗的图片，对吗？这些图像被缩放到特定的大小，即255x255。
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浏览 0提问于2016-11-20得票数 3
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如何在神经网络算法中同时处理文本和图像输入
machine-learning、neural-network、computer-vision
我正在研究神经网络机器学习算法。我想知道NN功能列表中适用的输入数据格式。是否有可能将文本和图像一起处理为CNN的输入或使用任何其他机器学习算法。我将如何理解输出。
浏览 2提问于2017-07-26得票数 1
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上采样卷积没有参数
conv-neural-network、tensorflow2.0、keras-layer、deconvolution
我读过许多关于卷积神经网络用于超分辨率或图像分割或自动编码器等的论文。他们在不同的问题中使用了不同类型的上采样、aka反卷积和here上的讨论。Here在Tensorflow中有一个函数Here在Keras中有一些 我实现了Keras one： x = tf.keras.layers.UpSampling1D(size=2)(x) 我用的是从一个超分辨率的repo here上偷来的 class SubPixel1D(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, r):
super(SubPixel1D, self).__init__(
浏览 75提问于2020-04-15得票数 0
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卷积神经网络标签
label、conv-neural-network
我是深度学习的新手，有一个项目。我想创建一个简单的CNN，用于恶性肿瘤和良性肿瘤(皮肤癌)的二进制分类。我每个班级都有两个文件夹。在机器学习分类中，一个经典的问题有一个特征X_table和一个Y数组。在labels.In我的CNN项目中，我没有每个图像的特征和标签，我只有两个文件夹和分开的类。那么，我如何为训练提供数据，显示标签？我在Keras编码，只需要这一部分的代码。这是一次尝试： # Part 1 - Building the CNN
# Importing the Keras libraries and packages
from keras.models import Seque
浏览 20提问于2019-05-13得票数 1
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作为keras中第一层的简单Conv1D
python、tensorflow、keras
以下是我的输入
x_train.shape # (12, 7) 12 observations each of length 7
x_train # dtype('int32')
下面是我想要实现的架构：
我想要一个大小为3的核在序列上卷积。来自上的keras文档
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老实说，我很难理解他们的逻辑。这是我的尝试
docs_sequence = Input(shape=(7,), dt
浏览 0提问于2018-01-23得票数 2
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1x1卷积如何保留学习到的特征？
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下面，我将互换使用通道和功能映射。 我试图更好地理解1x1卷积是如何与多个输入通道一起工作的，但还没有找到一个很好的解释。在开始1x1之前，我想确保我对2D和3D卷积的理解。让我们看一个在Keras API中使用2D卷积的简单示例： i = Input(shape=(64,64,3))
x = Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3),padding='same',activation='relu') (i) 在上面的例子中，输入图像有3个通道，卷积层将产生32个特征映射。2D卷积层是否会将3个不同的核应用于3个输入通道中的每个通
浏览 27提问于2021-11-08得票数 0
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如何使卷积神经网络接受可变大小的输入？
machine-learning、tensorflow
因此，我已经看到许多CNN在机器学习中的第一个例子使用MNIST数据集。每个图像都是28x28，所以我们知道输入的形状。如何处理可变大小的输入，假设您有一些图像是56x56和大约28x28。
我正在寻找一个语言和框架不可知论的答案，如果可能的话，或者用tensorflow术语更好
浏览 0提问于2017-07-29得票数 1
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【开箱吧腾讯云】开发工具千千万，哪个最高效最好用？
腾讯云、产品、工具、开发、开发工具
开发工具千千万，哪个最高效最好用？
在关键时刻解决了你的卡点和痛点，欢迎你和我们一起分享你使用过的腾讯云宝藏工具！
点赞最高的前5名将获得猫王小王子花梨原木便携蓝牙音箱1个（截止时间：11月12日24:00）
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浏览 1731提问于2022-11-02
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大咖问答——计算机视觉的原理和最佳实践，你知道多少？
人脸识别、文字识别、图像处理、图像识别
相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
image.png
范锦
腾讯云资深技术专家
冀永楠
腾讯云资深技术专家
陈琪
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卓伟
腾讯云高级研发工程师
周吉成
腾讯云高级产品经理
【问答内容】
1. 图像识别系统的原理和应用方法
2. 腾讯云API搭建图像识别应用的优势？
3. 人脸识别技术在各领域的解决方案
4. 文字识别的技术难点
5. 搭建人
浏览 906提问于2019-04-12
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深度学习在腾讯云上有哪些应用？
深度学习
腾讯云有哪些相关产品呢？我想使用深度学习做一些事情，但是对我这种小白来说可能有点难，有没有相关的应用场景参考下，有教程的话最好！
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当使用CNN时，我们能显式地指定从图像中提取什么特征吗？
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浏览 5提问于2017-07-18得票数 3
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