Upsample、ConvTranspose2d、conv后PixelShuffle用法上有什么区别?
Upsample、ConvTranspose2d、conv后PixelShuffle用法上有什么区别?
不改变特征图通道数而将特征图尺寸扩大一倍有3个方法:
1.Upsample上采样
2.先用卷积将通道数扩大一倍,然后用PixelShuffle,将两个通道的特征图相互插入使得尺寸扩大一倍。
3.利用反卷积ConvTranspose2d不改变通道数尺寸扩大一倍。
请问三者有什么区别呢?在用法上有什么讲究吗?
这三个共同功能都是上采样,但细分就会有些区别。说一下适用的任务吧~
1. upsample是利用传统插值方法进行上采样。往往会在upsample后接一个conv,进行学习。任务:超分,目标检测。
2. 转置卷积应该是上采样力度最大的,所以有些时候的结果看起来会不太真实。任务:GAN,分割,超分。
3. pixel shuffle最开始也是用在超分上的,把channel通道放大r^2倍,然后再分给H,W成rH,rW,达到上采样的效果。目前超分用这个应该是主流。任务:超分。
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来源:知乎
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