Pixel shuffle的操作包含三个步骤:重排列、升维和卷积。 1.重排列: 在重排列步骤中,输入特征图X被重排列为4维张量X′∈R(H×s)×(W×s)×(Cin/(s^2))。具体来说,对于输入特征图的每个位置(i,j,k),通过以下方式进行重排列: X′(i*s+p,j*s+q,k) = X(i,j,s^2*k+(p mod s)*s+(q mo...
PixelShuffle的优势在于其简单且高效。相比传统插值方法,PixelShuffle可以更好地保留图像的细节和纹理信息,从而实现更高质量的重建效果。同时,PixelShuffle可以很容易地与其他深度学习技术结合使用,进一步优化性能。此外,PixelShuffle还具有较低的计算复杂度,可以在实际应用中实现实时处理。尽管PixelShuffle已经取得了许多成功的...
pixel shuffle 公式pixel shuffle公式 PixelShuffle公式指的是一种用于图像超分辨率重建的算法,通常用于将低分辨率图像转换为高分辨率图像。该算法的核心思想是将低分辨率图像中的像素混合并重建为高分辨率图像的大块像素。其数学公式如下: F_{out}(i,j) = sum_{m=0}^{r-1}sum_{n=0}^{r-1}h(m,n)cdot ...
PixelShuffle(upscale_factor)函数是PyTorch库中的一个操作，旨在对张量中的元素进行重新排列，从而改变其通道数量和特征图大小。具体而言，如果输入张量的维度为[B, C, H, W]，则此函数不仅会调整通道数，还会更改特征图尺寸。根据官方文档说明，PixelShuffle操作将输入张量重塑为(B, C*r*r, H, W)。
paddle.nn.PixelShuffle(upscale_factor,data_format='NCHW',name=None)[源代码]¶ 该算子将一个形为[N, C, H, W]或是[N, H, W, C]的Tensor重新排列成形为 [N, C/r**2, H*r, W*r]或 [N, H*r, W*r, C/r**2] 的Tensor。这样做有利于实现步长(stride)为1/r的高效sub-pixel(亚像素...
一.PixelShuffle作用 最近在做超分去噪的任务,遇见了这个函数,顾名思义,torch.nn.PixelShuffle(upscale_factor)函数的作用就是将一个tensor中的元素值进行重排列,假设tensor维度为[B, C, H, W], PixelShuffle操作不仅可以改变tensor的通道数,也会改变特征图的大小,先看官方文档: ...
与传统的上采样方法如nn.Upsample或nn.functional.interpolate不同,nn.PixelShuffle通过重新排列输入张量的元素来执行上采样,通常用于超分辨率网络或转置卷积的替代方案。 nn.PixelShuffle的基本概念 nn.PixelShuffle接受一个输入张量,并根据指定的上采样因子对其执行像素重排。这个层的主要目的是将输入张量中的元素重新排列...
nn.pixelshuffle是PyTorch库中的一个函数,它主要用于实现子像素卷积(sub-pixel convolution)。子像素卷积是一种特殊的卷积操作,它可以将输入图像的通道数增加到一个特定的倍数,然后通过重新排列这些通道来实现上采样。 使用nn.pixelshuffle的优点在于,它不需要像传统的双线性插值或者最近邻插值那样引入额外的参数,因此可...
于是作者祭出他们设计的 AP-BSN 基于非对称 Pixel-shuffle 下采样和盲点网络 训练的时候下采样率为5,这样能让像素之间相互独立,满足BSN假设 推理的时候下采样率为2,这样能尽可能地减少频谱混叠 另外在后面再加一个 Random-replacing refinement,随机替换模块 ...
pixelshuffle算法的实现流程如上图,其实现的功能是:将一个H × W的低分辨率输入图像(Low Resolution),通过Sub-pixel操作将其变为rH x rW的高分辨率图像(High Resolution)。 但是其实现过程不是直接通过插值等方式产生这个高分辨率图像,而是通过卷积先得到r2r2r2个通道的特征图(特征图大小和输入低分辨率图像一致),然...