在评论里给出了一个更深入的解读,即 align_corners=True 配合 8x+1 的尺寸,可以相对于 aling_corners=False 配合 8x 的尺寸,减少内插的数目,并且避免外插。 2019.10.23 补充:从数值上来说,无论 True 还是 False,对于中间的像素,插值计算都是没有问题的。但是 False 的情况会对边角不友好。对于目标
在align_corners=True模式下,使用W-1而非W的原因与坐标映射的数学定义直接相关。以下是逐步解释: 1.align_corners=True 的坐标映射原理 当align_corners=True时,归一化坐标的映射规则为: 像素角点对齐网格角点:图像的左上角像素中心对应(-1, -1),右下角像素中心对应(1, 1)。 像素间距计算公式:\Delta_{\text...
🐛 Describe the bug Currently for given scale_factor F.interpolate uses the same formula to compute output size for both modes of align_corners. For mode align_corners=False it's fine, but for align_corners=True it's incorrect. as it's ma...
/opt/conda/envs/CornerNet_Lite/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py:2423: UserWarning: Default upsampling behavior when mode=bilinear is changed to align_corners=False since 0.4.0. Please specify align_corners=True if the old behavior is desired. See the documentation of nn.Upsampl...
服务器系列(2):UserWarning: Default upsampling behavior when mode=bilinear is changed to align_corners=... 这是因为torchvision==0.4.0 之后的版本升级,mode=bilinear 对应于 align_corners=False since 0.4.0. 按照提示,加上了 align_corners=True,警告取消...
I just wonder if it is possible to convert "interpolation with align_corners=True" from Pytorch to TensorRt Environment TensorRT Version: 7.0 GPU Type: T4 Nvidia Driver Version: CUDA Version: 10.2 CUDNN Version: 7.6.5 Operating System + Version: ubuntu 18.04 Python Version (if applicable): 3....