UpSampling 4개

keras의 upsampling2D에는 interporation 인수에 nearest or bilinear 의 2개가 있어,
기본 옵션은 interporation=nearest .

keras의 upsampling2D에는 interporation 인수에 nearest or bilinear 의 2개가 있어,
요소간을 연속적으로 보간하고 싶을 때는 interporation=bilinear 를 선택.

입력 픽셀의 값을 출력 이미지의 해당 위치에 복사하고 나머지 위치에 0을 채웁니다.

Encode 부분의 Max-Pooling 레이어에서 최대값을 취한 인덱스를 보존해 두고, Decode 부분의 Max-Unpooling 레이어에서는 인덱스에 근거해 최대치를 입력해, 그 외는 모두 제로를 메운다.

몇 가지 학습 가능한 파라미터를 사용하여 입력 피쳐 맵을 원하는 출력 피쳐 맵으로 업 샘플링합니다.

입력 특징 맵 사이를 0으로 채워 컨벌루션함으로써 3x3→5x5와 같은 특징 맵을 얻을 수 있다.

Deconvolution이라고 부를 때는 일반적으로 Transposed Convolution을 가리키는 경우가 많다. (드물게 Nearest Neighbor Interporation + conv를 가리키기도 한다.)

다양한 UpSampling 기법이 포괄적으로 설명되는 기사

keras의 upsampling2D 소스 코드

다양한 conv 애니메이션 (transposed conv 포함)

이 문제에 관하여(UpSampling 4개 요약), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/cv_carnavi/items/8fb0c795798ee88bd8b2

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UpSampling 4개 요약