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。
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...
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...
2)示例中 torch.nn.functional.grid_sample(inp, grid, mode='nearest', align_corners=False)mode参数设置为nearest,所以并未没有插值,还有超过范围时的处理方案... 3) inp (N,C,H,W) grid(N, H', W', 2) out (N, C, H', W')预示着inp中每个channel都是单独对待的,但是共享的同一grid,同一ba...
既然是根据网格采样,自然地,就需要给定:原始数据(被采样的数据),称其为input给定的归一化的网格(需要采样的点的坐标),称其为grid,点的取值为[-1, 1]采样所用的方法,称其为mode,包括但不限于:nearest(最近邻... 原理 一. 背景 Grid_Sample方法由两个单词Grid(网格)和Sample(采样),顾名思义,此方法...
mode:采样模式,可选值为'bilinear'和'nearest'。'bilinear'表示使用双线性插值进行采样,'nearest'表示使用最近邻插值进行采样。 padding_mode:边界填充模式,可选值为'zeros'和'border'。'zeros'表示在采样点越界时,将越界点的值设为0,'border'表示将越界点的值设为边界点的值。
- 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。
- `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...
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 ...