首先,打开——PixelUnshuffle程序,并将风景照片导入其中。 在程序界面中,找到“重新排列”选项,并选择“镜像”效果。 点击“应用”按钮,程序将自动将图像像素进行左右翻转,并生成处理后的图像。 最后,我们将处理后的图像保存到本地即可。 通过这个案例可以看出,——PixelUnshuffle可以轻松实现图像的自定义变换和效果处理。
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。见论文:使用高效 Sub-Pixel 卷积神经网络的实时单图像和视频超分辨率通过石等。 al (2016) 了解更多详情。
downscale_factor(int) -增加空間分辨率的因子 通過將形狀為的張量中的元素重新排列為形狀為的張量來反轉PixelShuffle操作,其中 r 是downscale_factor。 有關詳細信息,請參閱PixelUnshuffle。 例子: >>>input = torch.randn(1,1,12,12)>>>output = torch.nn.functional.pixel_unshuffle(input,3)>>>print(ou...
1.1 PixelShuffle 正常情况下,卷积操作会使feature map的高和宽变小。 但当我们的stride=1r<11r<1r1<1时,可以让卷积后的feature map的高和宽变大——即分辨率增大,这个新的操作叫做sub-pixel convolution,具体原理可以看PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Su...
pytorch中PixelUnshuffle的用法 pytorch parameters Pytorch中的model.modules,model.named_modules,model.children,model.named_children,model.parameter,model.named_parameters.model.state_dict实例方法的区别和联系 1. model.modules() 2. model.named_modules()...
pytorch, PixelUnshuffle 直接看例子吧,没有画图 >>>importtorch >>>a=torch.arange(32).reshape(1,2,4,4) >>>a tensor([[[0,1,2,3], [4,5,6,7], [8,9,10,11], [12,13,14,15]], [[16,17,18,19], [20,21,22,23], [...
确认'torch.nn'模块中是否存在'pixelunshuffle'属性或功能: 经过确认,torch.nn模块中确实没有名为pixelunshuffle的属性或功能。这通常意味着该功能在当前版本的PyTorch中不可用,或者该功能以不同的名称存在。 查找官方文档或相关资源: 根据提供的参考信息,我们可以发现PixelUnshuffle类在PyTorch的某些版本中确实存在,用...
上采样通常有四种方式: upsample / Interpolation unpooling deconvolution / transpose convolution pixel shuffle / sub-pixel convolution 反卷积/转置卷积:原理上是转置、逆变换,形式上是先padding再卷积,使得输出分辨率变大:https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic、https://blog.csdn.net/qq_16234613/article...
nn.functional.pixel_shuffle(input, upscale_factor)pixel_unshuffle(input, downscale_factor) Installation: 1.Clone this repo. 2.Copy "PixelUnshuffle" folder in your project. Example: importPixelUnshuffleimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFx=torch.range(start=0,end=31).reshape(...