亚像素卷积层的工作原理是通过卷积操作生成一个通道数为 upscale_factor^2 的特征图,其中 upscale_factor 是图像放大的倍数。然后,通过一种称为PixelShuffle的操作,将这些通道重新排列成高分辨率(HR)图像。PixelShuffle 实际上是将每个像素的位置扩展为 upscale_factor × upscale_factor 的块,从而实现图像的放大。 ES...
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,Pixelshuffle会将为(∗,r2C,H,W)的Tensor给reshape成(∗,C,rH,rW)的Tensor。形式化地说,它的输入输出的shape如下: 输入:(N,C x upscale_factor2,H,W) 输出:(N,C ,Hx ...
一.PixelShuffle作用 最近在做超分去噪的任务,遇见了这个函数,顾名思义,torch.nn.PixelShuffle(upscale_factor)函数的作用就是将一个tensor中的元素值进行重排列,假设tensor维度为[B, C, H, W], PixelShuffle操作不仅可以改变tensor的通道数,也会改变特征图的大小,先看官方文档: 即把维度(B, C*r*r, H,w)...
PixelShuffle(upscale_factor)函数是PyTorch库中的一个操作，旨在对张量中的元素进行重新排列，从而改变其通道数量和特征图大小。具体而言，如果输入张量的维度为[B, C, H, W]，则此函数不仅会调整通道数，还会更改特征图尺寸。根据官方文档说明，PixelShuffle操作将输入张量重塑为(B, C*r*r, H, W)。
PixelShuffle是一种上采样方法,它将形状 的张量重新排列转换为形状为 的张量: 图片来源:[1] 其中 是upscale_factor因子。 输入输出尺寸: 例子: importtorch importtorch.nnasnn ps=nn.PixelShuffle(2) input=torch.arange(0,8*2*2).view(1,8,2,2) ...
具体来说,如果输入张量的大小为(batch_size, channels, height, width),并且上采样因子为upscale_factor,则输出张量的大小将为(batch_size, channels * (upscale_factor ** 2), height * upscale_factor, width * upscale_factor)。 nn.PixelShuffle的工作原理 nn.PixelShuffle的工作原理可以通过以下步骤来理解:...
1classtorch.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,Pixelshuffle会将为(∗,r2Cr2Cr2C,H,W)的Tensor给reshape成(∗,C,rH,rW)的Tensor。形式化地说,它的输入输出的shape如下: ...
torch.nn.PixelShuffle(upscale_factor) 参数: upscale_factor (int) – 增加空间分辨率的因子 输入输出尺寸: 输入: (N,C x ,H,W) 输出: (N,C,H x ,W x ) 2 Upsample torch.nn.Upsample(size=None,scale_factor=None,mode=‘nearest’,align_corners=None) ...
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
比如喜爱Pytorch的小伙伴可以使用代码F.pixel_shuffle(inputs, upscale_factor)达到该目的;喜欢Tensorflow的小伙伴可以使用代码tf.depth_to_space(inputs, upscale_factor)达到该目的;喜欢C安安分分的小伙伴就需要多费点事咯,可以参考RealSR,https://github.com/csjcai/RealSR/tree/master/Layer/Shuffle中的实现。