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...
从那时起,默认行为是align_corners = False,如下图: 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...
从那时起,默认行为是align_corners = False,如下图: 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...
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...
1)Upsample 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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...
torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 1. size:一个独立的元组,想要得到的输出尺寸 scale_factor:可以为int和tuple,图像高度/宽度/深度的乘数 mode:上采样算法nearest,linear,bilinear和trilinear。 align_corners:为True,则输入和输出张量的角像素对齐,从而保留这...
m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear',align_corners=True) m(input) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 返回: tensor([[[1.0000, 1.3333, 1.6667, 2.0000], [1.6667, 2.0000, 2.3333, 2.6667], [2.3333, 2.6667, 3.0000, 3.3333], [...
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...
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...
# 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_...