f.grid_sample函数需要以下输入参数: 1.grid:输入网格数据,可以是二维数组或矩阵,每个元素表示一个网格单元的数据。 2.num_samples:要选择的样本点数量。 3.grid_dimension:网格的维度(通常是2维或三维)。 4.options:可选参数,用于指定算法的行为和性能优化。 三、输出结果 f.grid_sample函数返回一个包含所选样...
grid_sample函数可以在给定一个输入图像和一个表示仿射变换的采样网格的情况下,计算输出图像中每个坐标的像素值。本文将详细介绍grid_sample函数的参数、用法、示例以及应用场景。 1. grid_sample函数的参数 grid_sample函数有两个必需的参数和多个可选的参数,其函数原型如下所示: torch.nn.functional.grid_sample(...
F.grid_sample需要两个主要参数:输入特征图和grid(网格)。输入特征图是一个四维张量,形状为[batch_size, channels, height, width],而grid则是一个具有相同维度(除batch维度外)的张量,用于存储采样点的坐标信息。这些坐标信息指导着如何从输入特征图中提取和重采样像素。 F.grid_sample的实现基于像素映射的原理。...
F.affine_grid(theta, size) 输入: 参数theta为2D仿射变换矩阵, Shape:(N, 2, 3)或3D仿射变换矩阵, Shape:(N, 3, 4) 参数size为2D目标输出的大小, Shape:(N, C, H, W)或3D目标输出大小, Shape:(N, C, D, H, W) 输出: 针对2D情况,根据输入的仿射变换矩阵和目标输出大小,返回采样矩阵grid, S...
F.grid_sample函数主要接收两个输入参数:input和grid。input代表输入图像,通常是一个四维张量,形状为(batch_size, channels, height, width)。grid则是一个描述采样点的二维坐标系统的张量,形状为(batch_size, height, width, 2),其中每个采样点的坐标由grid张量的相应元素指定。 理解F.grid_sample的另一个关键环...
outputs[("color",frame_id,scale)]=F.grid_sample(inputs[("color",frame_id,source_scale)],outputs[("sample",frame_id,scale)],padding_mode="border") 1. 2. 3. 4. 5. In this case, theF.grid_sample()function is used to transform the input color imageinputs[("color", frame_id, ...
详解torch.nn.functional.grid_sample函数:可实现对特征图的水平/垂直翻转_gridsample-CSDN博客(对F.grid_sample的含义讲解的比较清楚) 一文彻底弄懂 PyTorch 的 `F.grid_sample`_pytorch grid sample-CSDN博客(有清晰易懂的双线性插值示例介绍) pytorch中的F.grid_sample使用方法及应用代码(align_corners参数详细解释...
pytorch F.grid_sample import torch from torch.nn import functional as F inp = torch.ones(1, 1, 4, 4) inp = torch.randint(1, 10, (1, 1, 4, 4)).float()# 目的是得到一个 长宽为20的tensorout_h = 20 out_w = 20# grid的生成方式等价于用mesh_gridnew_h = torch.linspace(-1, ...
torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None) ``` 参数说明: - `input`:输入的特征图,形状为(N, C, H, W)。 - `grid`:输入的网格,形状为(N, H_out, W_out, 2)。其中H_out和W_out分别表示输出特征图的高度和宽度。 - `mode`...