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,
PixelShuffle是一种基于深度学习的上采样方法,主要应用于图像处理领域。它通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,将低分辨率图像上采样为高分辨率图像。相比传统插值方法,PixelShuffle具有更好的重建效果和更高的计算效率。在深度学习中,PixelShuffle被广泛应用于超分辨率重建、图像修复、语义分割等领域。PixelShuf...
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),然后通过周期筛选(periodic shuffing)的方法得到这个高分辨率的图像,其中rrr为上采样因子(upscaling factor),也就是图像的扩大倍率。 定义 该类定义如下: classtorch.nn.PixleShuff...
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,也就是通过卷积...
对它上采样两倍后,得到下图: 首先介绍 align_corners=False,它是 pytorch 中 interpolate 的默认选项。这种设定下,我们认定像素值位于像素块的中心。首先观察绿色框内的像素,我们会发现它们严格遵守了 bilinear 的定义。而对于角上的四个点,其像素值保持了原图的值。边上的点则根据角点的值,进行了 bilinear 插值。
PyTorch学习之上采样层(VISION LAYERS)和PixelShuffle 1 PixelShuffle pixelshuffle算法的实现流程如下图,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)。 通过卷积先得到...
PixelShuffle是一种上采样方法,它将形状(∗,C×r^2,H,W)的张量重新排列转换为形状为(∗,C,H×r,W×r)的张量: 图片来源:[1] 其中r是upscale_factor因子。 输入输出尺寸: 例子:(1,8,2,2)→(1,2,4,4) importtorchimporttorch.nnasnn
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,以较小的计算成本实现了图像的高质量上采样,是图像超分辨率领域的一个重要进展。 这篇论文是由twitter做的工作。下面我们具体看一下paper的细节。 摘要 最近,几个基于深度神经网络的模型在单图像超分辨率的重建精度和计算性能方面都取得...
参数要求： upscale_factor：一个整数，表示上采样因子。 输入通道数要求：输入张量的通道数C必须能够被upscale_factor的平方整除，否则将引发错误。例如，若upscale_factor为3，则输入通道数应为9、27、81等。示例说明： 假设upscale因子为3，输入通道数为9，则输出通道数变为1，输出特征图尺寸则为输入...
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...