在实际应用中,ESPCN通常包含几个卷积层来提取图像特征,最后一个卷积层的输出通道数为 upscale_factor^2,然后通过 PixelShuffle 操作来恢复图像的高分辨率。这种结构简单而有效,已经被广泛应用于图像和视频的超分辨率任务中。 总结来说,亚像素卷积神经网络通过在网络末端引入亚像素卷积层和 PixelShuffle 操作,以较小的计...
说的就是 Pixel-shuffle Down-sampling 的参考文献
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...
PixelShuffle 在PyTorch中,上采样的层被封装在torch.nn中的Vision Layers里面,一共有4种: ① PixelShuffle ② Upsample ③ UpsamplingNearest2d ④ UpsamplingBilinear2d 该类定义如下: classtorch.nn.PixleShuffle(upscale_factor) 这里的upscale_factor就是放大的倍数,数据类型为int。 以四维输入(N,C,H,W)为例,P...
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...
PixelShuffle是一种基于深度学习的图像上采样方法,通过对低分辨率图像进行学习和推断,得到高分辨率图像。其应用领域广泛,包括图像超分辨率、图像修复、图像增强等。相较于传统的上采样方法,如插值、反投影等,PixelShuffle具有更高的重建质量和效率。PixelShuffle的公式和定义相对简单。给定一个低分辨率图像,通过学习一个...
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 ...
这篇文章将详细介绍Pixel shuffle的原理和公式。 Pixel shuffle首先被提出用于图像超分辨率重建任务,该任务的目标是从低分辨率图像生成高分辨率图像。Pixel shuffle的关键思想是通过特征映射的重排列来实现高分辨率图像的生成。下面是Pixel shuffle的公式表示: 设输入特征图为X∈RH×W×Cin,其中H,W和Cin分别表示特征图的...
一、问题现象(附报错日志上下文):在使用npu训练模型过程,PixelShuffle 函数执行时间远远低于gpu的运算时间。(1)在gpu中执行 PixelShuffle 函数:输入图片说明ht...
PixelShuffler是一种端到端可学习的上采样模块,通过设置上采样比例,就可由低分辨率图像获取指定倍率的高分辨率图像。上采样可以理解为在同一个位置,原来只是以1:1的比例提取信息,而现在以1:4的比例提取信息,提取信息的频率更高了,所以能反映的细节也就更多。对于tensor来说,在同一个位置多提取信息,也就是通过...