PyTorch中的grid_sample函数用于执行空间变换,它根据提供的网格对输入张量进行采样。如果你发现grid_sample返回了不正确的值,可能是由于以下几个原因: 基础概念 grid_sample函数的基本概念包括: 输入张量:通常是一个四维张量,形状为(N, C, H_in, W_in),其中N是批量大小,C是通道数,H_in和W_in分别是输入的高度...
torch.nn.functional.grid_sample(input,grid,mode='bilinear',padding_mode='zeros',align_corners=None) input : 输入tensor, shape为 [N, C, H_in, W_in] grid: 一个field flow, shape为[N, H_out, W_out, 2],最后一个维度2是每个grid(H_out_i, W_out_i)在input的哪个位置的邻域去采点,数...
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),输出特征图上每一个cell上的值由grid最后一维(x,y)确定。那么如何计算输出tensor上每一个点的值?
Process finishedwithexit code0 Pytorch grid_sample解析 https://blog.csdn.net/xingye_fan/article/details/121852084 PyTorch中grid_sample的使用及说明_python https://www.ab62.cn/article/35103.html 好记性不如烂键盘---点滴、积累、进步!
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。
在PyTorch这一流行的深度学习框架中,F.grid_sample函数提供了实现grid sample操作的强大工具。通过这个函数,用户可以在输入特征图上执行复杂的空间变换。F.grid_sample需要两个主要参数:输入特征图和grid(网格)。输入特征图是一个四维张量,形状为[batch_size, channels, height, width],而grid则是一个具有相同维度(...
F.grid_sample是PyTorch框架中的一个函数,用于从给定的特征图上采样生成新的特征图。该函数主要用于目标检测和语义分割等计算机视觉任务中。在PyTorch中,F.grid_sample的实现基于定义好的采样策略,通过将输入特征图上每个像素的坐标映射到目标特征图上相应的位置来完成采样。采样过程中需要考虑输入特征图和目标特征图的...
pytorch 中提供了对Tensor进行Crop的方法,可以使用GPU实现。具体函数是torch.nn.functional.affine_grid和torch.nn.functional.grid_sample。前者用于生成二维网格,后者对输入Tensor按照网格进行双线性采样。 grid_sample函数中将图像坐标归一化到[−1,1][−1,1],其中0对应-1,width-1对应1。
是因为要配合grid_sample这个函数的使用output=nn.functional.grid_sample(x,vgrid,align_corners=True)mask=torch.autograd.Variable(torch.ones(x.size())).cuda()mask=nn.functional.grid_sample(mask,vgrid,align_corners=True)##2019 authormask[mask<0.9999]=0mask[mask>0]=1##2019 code# mask = torch...
pytorch中的grid_sample和affine_grid pytorch中的grid_sample和affine_grid pytorch 中提供了对Tensor进⾏Crop的⽅法,可以使⽤GPU实现。具体函数 是torch.nn.functional.affine_grid和torch.nn.functional.grid_sample。前者⽤于⽣成⼆维⽹格,后者对输⼊Tensor按照⽹格进⾏双线性采样。grid_sample...