2024-09-28 04:25:01 发布
网友
从Deep Image Prior可以看到实验中使用的架构图,如下所示: decoder-encoder architecture
该图清楚地提到了每个下采样、上采样和跳过网络要使用的层。你知道吗
我的问题是,每个网络中的这些层真的代表了编程代码中的层吗?你知道吗
为了便于理解,让我们看看skip网络。在图中,它表示skip网络使用卷积、BN和LeakyReLU层。但是代码真的只使用这三层来执行skip网络吗?你知道吗
他们的代码确实不是最容易阅读的。如果你仔细观察,你会发现他们使用稍微不同的网络来完成每项任务。 如果您希望查看代码和模型,您可能会发现最近发布的后续工作"Double DIP"的代码更具可读性。你知道吗
根据我的经验,deepimageprior所显示的“感应偏差”效应对于网络结构的特定细节是非常强大的。只要你在多个尺度上有卷积层,你就会观察到这种效果。你知道吗
他们的代码确实不是最容易阅读的。如果你仔细观察,你会发现他们使用稍微不同的网络来完成每项任务。
如果您希望查看代码和模型,您可能会发现最近发布的后续工作"Double DIP"的代码更具可读性。你知道吗
根据我的经验,deepimageprior所显示的“感应偏差”效应对于网络结构的特定细节是非常强大的。只要你在多个尺度上有卷积层,你就会观察到这种效果。你知道吗
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