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機械学習ライブラリの resize_images(bilinear 補間) の振る舞いがバラバラである - Qiita

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sh19910711
"モデルをONNXにコンバートしてモバイルで動かしたい / resize_images(より正確には upsampling + bilinear 補間)の振る舞いがChainerとONNXで異なる(TensorFlow とも異なる) / いずれもドキュメントではbilinear補間するとだけ書いてあり" 2019

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機械学習ライブラリの resize_images(bilinear 補間) の振る舞いがバラバラである - Qiita

背景 Chainer で書かれた automatic portrait image matting のモデルを, ONNX にコンバートしてモバイ... 背景 Chainer で書かれた automatic portrait image matting のモデルを, ONNX にコンバートしてモバイルで動かしたい resize_images を pyramid pooling で利用している. onnx-chainer では resize_images のエクスポートに対応していなかったので, 対応しようとしたところ, resize_images(より正確には upsampling + bilinear 補間)の振る舞いが Chainer と ONNX で異なる(TensorFlow とも異なる)ことがわかった Chainer, ONNX, TensorFlow いずれもドキュメントでは bilinear 補間するとだけ書いてあり, 実際どのような bilinear 補間をするのかという仕様がありません. 実のところ, bilinear 補

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  • sh199107112024年04月21日 sh19910711
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