1、pytorch中的F.grid_sample使用方法及应用代码(align_corners参数详细解释)_f.gridsample-CSDN博客 2、【通俗易懂】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 pytorch官方文档:torch.nn.functional.grid_sample — PyTorch 2.3 documentation 先说结论,grid_sample...
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(...
grid_sample函数的作用是根据给定的输入图像和采样点的坐标,从输入图像中进行采样,生成一个新的输出图像。它可以用于实现图像的旋转、缩放、扭曲等操作。该函数的返回结果是一个与输入图像大小相同的零数组,用于存储采样结果。 grid_sample函数有以下几个参数: input:输入图像的张量,形状为[batch_size, channels, heig...
首先Pytorch中grid_sample函数的接口声明如下: torch.nn.functional.grid_sample(input,grid,mode='bilinear',padding_mode='zeros',align_corners=None) 在官方文档里面关于该函数的作用是这样描述的: Given an input and a flow-field grid, computes the output using input values and pixel locations from grid...
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...
在Grid-sample中,有两个重要的参数需要我们理解,即grid_size和sample_num。grid_size表示网格的大小,即每个网格包含多少个像素点。sample_num表示需要采样的样本数,即需要从多少个网格中采样。当grid_size和sample_num确定后,采样位置就确定了。 理解了Grid-sample的基本原理和参数之后,我们来分析Grid-sample的一些特...
outp = F.grid_sample(inp, grid=grid, mode='bilinear') print(outp) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. tensor.repeat():重复某一维度,1表示不重复,如果参数的个数超过了tensor的维度,那么将会对tensor从dim=0开始添加维度,直到与参数维度相同。
Pytorch的grid_sample函数是用于处理图像或特征映射与流场之间的变换。给定输入和一个流场网格，函数计算输出，通过将输入中像素值填充到网格指定位置来实现。在公式中定义了输入、输出和网格的尺寸规则。grid的维度通常是2，用于表示输入像素的位置，将其归一化到[0, 1]范围内。超出范围的坐标会根据padding...
pytorch中的grid_sample是一种特殊的采样算法。 调用接口为: torch.nn.functional.grid_sample(input,grid,mode='bilinear',padding_mode='zeros',align_corners=None)。 input参数是输入特征图tensor,也就是特征图,可以是四维或者五维张量,以四维形式为例(N,C,Hin,Win),N可以理解为Batch_size,C可以理解为通道数...