Image processing 具有反褶积或其他
我需要在caffe中使用一个将像素“加倍”的高档层。10x10图像变成20x20,水平和垂直尺寸的像素都“加倍”。我听说deconv层可能会有帮助,跨步为2,没有填充,内核大小为1x1,但这会在像素之间设置零。有人能帮我吗?谢谢我会尝试内核大小为2,权重init(和fixed?)为1Image processing 具有反褶积或其他,image-processing,machine-learning,deep-learning,computer-vision,caffe,Image Processing,Machine Learning,Deep Learning,Computer Vision,Caffe,我需要在caffe中使用一个将像素“加倍”的高档层。10x10图像变成20x20,水平和垂直尺寸的像素都“加倍”。我听说deconv层可能会有帮助,跨步为2,没有填充,内核大小为1x1,但这会在像素之间设置零。有人能帮我吗?谢谢我会尝试内核大小为2,权重init(和fixed?)为1 注意组和num_输出应该相等,这样每个通道上都有相同的内核独立工作。我会尝试内核大小为2,权重init(和fixed?)为1 注意组和num_输出应该相等,这样每个通道上都有相同的内核独立工作 layer {
注意
组
和num_输出
应该相等,这样每个通道上都有相同的内核独立工作。我会尝试内核大小为2,权重init(和fixed?)为1
注意组
和num_输出
应该相等,这样每个通道上都有相同的内核独立工作
layer {
name: "upsample"
type: "Deconvolution"
bottom: x
top: y
convolution_param {
num_output: # same as number of input channels
group: # same as number of channels
bias_term: false # no need for bias
kernel_size: 2
stride: 2
pad: 0
weight_filler: { type: "constant" val: 1 }
}
param { lr_mult: 0 }
}