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DAY 16
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AI & Data

深度學習概念和應用(PyTorch)系列 第 16

DAY16 降採樣downsampling、上採樣upsampling

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降採樣downsampling

和池化的作用相似,可以依照對於圖片的期待做出改變,有很多種類可以分為平均、最大值和特定不長卷積等等。
假設現在有一個4乘4的圖片,而我們希望用最大池化來處理這張照片,使其變成一張2乘2的圖片
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231001/20163187UjOuB2B7Wq.png
平均池化:在卷積內所有像素取平均值
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231001/20163187YAuNpAtJ3r.png
將採樣的目的也就是池化的目的可以參考第14天

上采样upsampling

上采樣有三種,分別是雙線性插值、反卷積和反池化(unpooling),上採樣的目的是可以將圖片放大。通常要放大圖片都會採取內差值法,就是在像素之間採用合適的差值法在插入在中間。
其中我想特別介紹的是上採樣和反池化的差別,反池化會除了最大至外其餘皆補零,上採樣則是把全部都認定為相同數字,所以雖然概念上相似,但實際上還是有差異。
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231001/20163187ld3MaP9j9n.png

雙線性插值參考資料:https://wiki.mbalib.com/zh-tw/双线性插值


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