深度学习中的Pixel Shuffle和Pixel Unshuffle：图像超分辨率的秘密 …
2024年11月15日 · Pixel Unshuffle 是 Pixel Shuffle 的逆操作，用于将特征图从较高的空间分辨率下采样到较低的分辨率，将空间维度的高频信息重新映射回通道中。 这种操作在编码解码模型（将高分辨率图像重新映射回多通道低分辨率特征图）、图像压缩等任务中非常实用。
PixelShuffle上采样原理讲解及程序实现 - CSDN博客
2023年1月9日 · PixelShuffle是Pytorch中的一个函数，用于将输入的张量进行像素重排。它的实现方式是通过将输入的通道进行重新排列，形成更高分辨率的输出张量。具体来说，PixelShuffle函数接受一个参数r，表示每个输出像素包含的输入通道数量。例如，如果r=2，那么每个输出 ...
PyTorch学习笔记(10)——上采样和PixelShuffle - CSDN博客
2018年9月27日 · Pixel Shuffle是一种从特征图中提取空间信息的方法，主要应用于图像超分辨率等任务。超分辨率（Super-Resolution，SR）指的是通过机器学习算法生成比输入分辨率更好的图像。Pixel Shuffle操作可以帮助模型通过减少通道数、扩大空间分辨率来重建出更精细的图像。这 ...
Shale sample permeability estimation using fractal parameters …
2025年1月1日 · This paper presents the successful application of TransUnet for high-precision pore segmentation in shale SEM images, as well as the accurate prediction of shale permeability parameters by integrating fractal theory.
Intelligent recognition of shale fracture network images based on ...
2023年12月27日 · Fracture network images obtained from shale-like materials. The fracture network images are then preprocessed using image processing technology to generate a high-quality shale image dataset. A deep learning transfer recognition model, based on ResNet-50, is constructed to detect model performance using these shale fracture network images.
Effects of SEM image resolution on organic pore structure …
2024年1月1日 · SEM images on ion-polished shale samples can visualize organic pores and can be used to analyze the organic pore structures quantitatively. Compared to the routine fluid intrusion methods (e.g., helium porosity, N 2 adsorption, mercury intrusion, etc.), the SEM image-based organic pore structure analysis has many unique benefits.
A critical review on pore to continuum scale imaging techniques for ...
2021年6月1日 · Imaging and image analysis of shale provides insights into the pore and fracture networks, disposition of compositional elements, and signatures of diagenesis and fluid flow. Extraction of features and reconstruction to get highly accurate models of shales using image analysis involves various techniques and tools.
PixelShuffle方法 - CSDN博客
2020年4月12日 · PixelShuffle 是一种上采样方法，可以对缩小后的特征图进行有效的放大。 可以替代插值或解卷积的方法实现upscale. PixelShuffle (像素重组) 的主要功能是将低分辨的特征图，通过卷积和多通道间的重组得到高分辨率的特征图。 这一方法最初是为了解决 图像超分辨率 问题而提出的，这种称为Sub- Pixel Convolutional Neural Network的方法成为了上采样的有效手段。 要把一张低分辨输入转变为高分辨输出，论文 ESPCN 中提出用基于特征抽取和亚像素卷积的 …
Macroscale to Nanoscale Pore Analysis of Shale and Carbonate …
2018年9月4日 · With the ViP method, several hundred thousand pores can be segmented accurately within a short time based on the extinction behavior of each pixel while recording with cross-polarized light and interpolating from several rotation angles. Regions of interest on a sample can be selected for enhanced analysis with methods like BIB-SEM. BIB-SEM
Pixel Shale - Architex
Sustainability +-AB 2998 Compliant Antimicrobial Free CA 01350 Compliant FR Free Greenguard Healthy Interiors PFAS Free