起因：在探索 PyTorch 的上采样方法 nn.Upsample 时，发现存在一个名为 align_corners 的参数。默认情况下，align_corners 参数设为 False，这引起好奇，想要理解其实际含义及其影响。定义：align_corners 参数控制了像素在矩阵中的位置如何映射到坐标系中的点。具体而言，当 align_corners 设置为 True 时...
torch.nn.Upsample(size=None,scale_factor=None,mode='nearest', align_corners=None) size: 指定输出的尺寸大小 scale_factor: 指定输出的尺寸是输入尺寸的倍数 mode: 上采样的算法可选 ‘nearest’, ‘linear’, ‘bilinear’, ‘bicubic’,‘trilinear’. 默认: ‘nearest’ align_corners:为True,则输入和输...
nn.upsample(input, scale_factor, align_corners) 其中,input是输入图像张量,scale_factor是一个包含三个元素的元组,表示上采样的因子,align_cornars是可选参数,用于指定是否对齐像素点。 nn.upsample()函数的工作原理是通过神经网络模型来实现上采样功能。它接受一个低分辨率的图像输入,通过神经网络模型进行上采样,...
上面的图是source pixel为4*4上采样为target pixel为8*8的两种情况,这就是对齐和不对齐的差别,会对齐左上角元素,即设置为align_corners = True时输入的左上角元素是一定等于输出的左上角元素。但是有时align_corners = False时左上角元素也会相等,官网上给的例子就不太能说明两者的不同(也没有试出不同的例...
nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg、png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [optional height] x width...
1)Upsample CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg、png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [opt...
CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 1 最近邻、线性,、双线性, 双三次(bicubic)和三线性(trilinear)插值算法 size– 根据不同的输入类型制定的输出大小 scale_factor– 指定输出为输入的多少倍数。 mode (str, optional)– 可使用的上采样算法,有...
align_corners:一个布尔值,用于指定是否对齐角点。默认值为False。 上采样的应用 上采样广泛用于深度学习中的各种任务,包括图像超分辨率重建、图像语义分割和目标检测等。通过将低分辨率的输入数据上采样到高分辨率,我们可以更好地保留细节并提高模型的性能。
# 使用nn.functional.interpolate进行图像上采样upsampled_image=F.interpolate(image_tensor,size=target_size,mode='bilinear',align_corners=False)# 将上采样后的张量转换为PIL图像upsampled_image_pil=transforms.ToPILImage()(upsampled_image.squeeze())# 展示原始图像和上采样后的图像image.show()upsampled_...
classpaddle.nn.Upsample(size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=False,align_mode=0,data_format='NCHW',name=None)[源代码]¶ 该OP用于调整一个batch中图片的大小。 输入为3-D Tensor时形状为(num_batches, channels, in_w),输入为4-D Tensor时形状为(num_batches, channels, in_...