U-NETS Comment l'Exaclty est-il effectué

1. Comment fonctionne la mise à l'échantillonnage en U-Net?
2. Comment fonctionne la mise à l'échantillonnage?
3. Comment la mise à l'échantillonnage est-elle effectuée dans CNN?
4. Laquelle des méthodes suivantes peut être utilisée pour l'échantillonnage?

Comment fonctionne la mise à l'échantillonnage en U-Net?

Transposed Convolution est une technique de lancement qui élargit la taille des images. Il y a une démo visualisée ici et une explication ici. Fondamentalement, il fait un rembourrage sur l'image d'origine suivie d'une opération de convolution.

Comment fonctionne la mise à l'échantillonnage?

Il fonctionne en répétant les lignes et les colonnes de l'entrée. Une approche plus élaborée consiste à effectuer une opération convolutionnelle en arrière, à l'origine appelée déconvolution, qui est incorrecte, mais est plus communément appelée une couche de convolution fractionnée ou une couche convolutionnelle transposée.

Comment la mise à l'échantillonnage est-elle effectuée dans CNN?

Dans le réseau de réductions de réduction, des architectures CNN simples sont utilisées et les représentations abstraites de l'image d'entrée sont produites. Dans le réseau de mise à l'échantillonnage, les représentations d'image abstraites sont échantillonnées à l'aide de diverses techniques pour rendre leurs dimensions spatiales égales à l'image d'entrée.

Laquelle des méthodes suivantes peut être utilisée pour l'échantillonnage?

Trois méthodes d'échantillonnage à base d'apprentissage en profondeur généralement utilisées dans CNN. un non-soulage. b Convolution transposée. C Convolution sous-pixel.