首先时是align_corners为True的情况,正如大佬的链接里面说的一样,图像的像素点既可以看成点和可以看成格子,align_corners为True时,像素点看成格子,归一化坐标(-1.0,-1.0)就表示输入图像坐标的(0,0)像素点,同理(1.0,1.0)就表示输入图像(W_in - 1, H_in - 1)的位置。下图中,如果grid中包含(-1.0,-1.0)...
torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’, align_corners=None) Given an input and a flow-field grid, computes the output using input values and pixel locations from grid. input是输入,也就是说input根据grid的映射得到输出。 如果输入是4D的,常见形式是...
与F.grid_sample相关的参数包括: “src”:输入的特征图,即需要进行采样的源特征图。 “grid”:目标特征图上每个像素点的坐标映射到源特征图上的坐标。该参数是一个二维的张量,行数等于目标特征图的宽度,列数等于目标特征图的高度。 “align_corners”:一个布尔值,如果为True,则对齐四个角的位置,否则对齐中间的...
align_corners为bool类型,指设定特征图坐标与特征值对应方式,设定为TRUE时,特征值位于像素中心。 要理解grid_sample是如何工作的,最好就是进行简单的复现。假设输入shape为(N,C,H,W),grid的shape设定为(N,H,W,2),以双线性差值为例进行处理。首先根据input和grid设定,输出特征图tensor的shape为(N,C,H,W),输...
It is said pytorch devs are going to change the default behavior of grid_sample() in pytorch v1.4.0: from align_corners=True to align_corners=False Here is the link: https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#grid-sample What do ...
grid =torch.stack((meshy, meshx), 2) grid = grid.unsqueeze(0) # add batch dim # 进行双线性采样,其中指定align_corners=True保证了输出的整个图片的角边像素与原输入的一致性。 output = F.grid_sample(inputv, grid,align_corners=True)
5.使用 PyTorch 的 grid _ sample 函数对图像进行变换。 类似地,下面的代码使用水平波变换转换图像。 defget_of_horizontalwave(H, W, center, magnitude): xx, yy = torch.linspace(-1,1, W), torch.linspace(-1,1, H) gridy, gridx = torch.meshgrid(yy, xx). //create identity grid ...
grid_sample(pad_x[:, :2], grid, mode="bilinear", align_corners=True)) print("mode=nearest\n", F.grid_sample(pad_x[:, :2], grid, mode="nearest", align_corners=True)) ''' tensor([[[-1.0000, -1.0000], [-0.6667, -1.0000], [-0.3333, -1.0000], [ 0.0000, -1.0000], [ 0.33...
F.interpolate has been changed to use align_corners=False by default, which is also the pixel model used by opencv/PIL, etc. The input to grid_sample is in range [-1, 1], and therefore should ideally be scale-invariant. However, F.grid_s...
affine_t=F.affine_grid(transform_t[:3].unsqueeze(0).to(torch.float32),ct_t.size(),align_corners=False,)#这个地方是复制数据,前几个都是会产生一个新的块数据 augmented_chunk=F.grid_sample(ct_t,affine_t,padding_mode='border',align_corners=False,).to('cpu')#加噪声if'noise'inaugmentatio...