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,通过学习一个映射...
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。
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
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...
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...
2 人赞同了该文章 转自:上采样方法大PK(Upsample,Interpolate,resize,Transposed convolution,deconv,Unpool,Pixelshuffle) 发布于 2022-11-18 09:49・上海 计算机视觉 PK 深度学习(Deep Learning) 写下你的评论... 关于作者 嘻嘻嘻 回答 0 文章 2
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...