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_mode参数进行处理。对于mode='bilinear'，使用双线性插值方法在输入中指定位置进行像素值的采样。与nearest模式不同，bilinear插值考虑了周围四个像素值的加...
因为前面我们说了,grid中表示的位置信息x和y的取值范围在[−1,1]之间,这就意味着我们要根据一个浮点型的坐标值在input中对pixel value进行采样,mode有nearest和bilinear两种模式。 nearest就是直接采用与(x,y)距离最近处的像素值来填充grid,而bilinear则是采用双线性插值的方法来进行填充,总之其与nearest的区别就...
torch.nn.functional.grid_sample(input,grid,mode='bilinear',padding_mode='zeros',align_corners=None) 参数选择: 函数有两个输入项,三个可选参数项。 input:输入,原始图像。维度[B,3,H,W] grid:映射表。维度[B,H,W,2],值归一化为[-1, 1] mode: 插值模式,可选双线性‘bilinear’,最近邻‘nearest...
nearest 就是直接采用与 (x,y)距离最近处的像素值来填充 grid,而 bilinear 则是采用双线性插值的方法来进行填充,总之其与 nearest 的区别就是 nearest 只考虑最近点的 pixel value,而 bilinear 则采用(x,y)周围的四个 pixel value 进行加权平均值来填充 grid。
mode为选择采样方法,有三种内插算法可选,分别是'bilinear'双线性差值、'nearest'最邻近插值、'bicubic' 双三次插值。 padding_mode为填充模式,即当(x,y)取值超过输入特征图采样范围,返回一个特定值,有'zeros' 、 'border' 、 'reflection'三种可选,一般用zero。
grid_sample grid_sampler_2d_kernel grid_sampler_compute_source_index 四、可优化点 一、功能介绍 参考官方定义:Pytorch gridsample,本质上其实就是按index采样,例如下面这个例子:Low Resolution: input,Flow Field: grid,High Resolution: output。 二、实现核心流程 根据线程index得到在grid中的n,h,w,然后获得其...
- mode:插值模式,可选值包括'bilinear'(双线性插值)和'nearest'(最近邻插值)。默认为'bilinear'。 - padding_mode:边界填充模式,可选值包括'zeros'(零填充)和'border'(边界填充)。默认为'zeros'。 - align_corners:布尔值,用于指示坐标点是否与像素的角对齐。如果为True,则像素与输入图像的角对齐;如果为False...
- `mode`:插值模式,可选值为'bilinear'(双线性插值)和'nearest'(最近邻插值)。默认值为'bilinear'。 - `padding_mode`:边界填充模式,可选值为'zeros'(用0填充)、'border'(用边界像素填充)和'reflection'(用镜像填充)。默认值为'zeros'。 - `align_corners`:是否对齐角点。如果为True,则输出特征图的大小...
【blender几何节点】(几何数据—采样)—采样编号(Sample Index) 1455 1 7:26 App 【blender几何节点】(网格-拓扑)拐角面(Face of Corner)面拐(Corners of Face) 874 5 6:26 App 【blender几何节点】(网格-拓扑)边的拐角(Corners of Edge)顶点的边(Edges of Vertex) 966 -- 3:27 App 【blender几何节点...
seg_out = F.grid_sample(seg_in.float().unsqueeze(1), meshgrid, mode='nearest').long().squeeze(1)returnimg_out, seg_out 开发者ID:multimodallearning,项目名称:pdd_net,代码行数:18,代码来源:dense_pdd_net_v01.py 示例6: image_to_object ...