根据下图中后面两个图,比较容易理解PixelShuffle是怎么做的。使用中也常常按照这个流程,先训练得到更多的特征图,再使用PixelShuffle上采样,这样就能保证通道数不变,并放大了图像长宽。 图源:https://www.jianshu.com/p/71d6a9374899 这里由于原图是3通道,长宽各扩大2倍则需要通道数为原来的1/4,因此在这里演示的...
或者如果pixelshuffle/depth_to_space层跟随卷积层，你可以对卷积的权重通道进行 Shuffle 。具体来说，如...
1. pytorch中的上采样(上采样,转置卷积,上池化,PixelShuffle); 完
在——PixelUnshuffle中,重新排列是通过算法和编程实现的,它可以将图像像素按照特定模式进行重新排列,从而实现图像的变形、旋转、缩放等效果。与百度智能云一念智能创作平台的智能优化功能相结合,用户可以更轻松地实现这些效果。 自定义:自定义是指在——PixelUnshuffle中,用户可以根据自己的需求和创意,设置重新排列的方式...
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...
本文简要介绍python语言中 torch.nn.PixelUnshuffle 的用法。 用法: class torch.nn.PixelUnshuffle(downscale_factor)参数: downscale_factor(int) -降低空间分辨率的因子 通过将形状为 的张量中的元素重新排列为形状为 的张量来反转 PixelShuffle 操作,其中 r 是缩小因子。
1、PixelShuffle 2、Upsample 3、UpsampleNearest2d 4、UpsamplingBilinear2d 其中,PixelShuffle表示如下: Sub-pixel convolution 是一种巧妙的图像及特征图upscale的方法,又叫pixel shuffle(像素洗牌)。我们知道,用深度学习处理图像的话,经常需要对特征图放大。常见的方法有直接上采样,双线性插值,反卷积等。本文主要介绍...
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通过将形状为的张量中的元素重新排列为形状为的张量来反转PixelShuffle操作,其中 r 是downscale_factor。 有关详细信息,请参阅PixelUnshuffle。 例子: >>>input = torch.randn(1,1,12,12)>>>output = torch.nn.functional.pixel_unshuffle(input,3)>>>print(output.size()) ...
3.pixel shuffle最开始也是用在超分上的，把channel通道放大r^2倍，然后再分给H，W成rH，rW，达到上...