在grid_sample中,输出图像的每个像素位置(i,j)的颜色值是由输入图像在采样网格指定坐标处的插值结果决定的。这种映射关系导致网格移动方向与图像显示效果方向相反。 逐步推导(以 align_corners=True 为例) 1. 基础坐标系定义 对于4x4图像(W=4,H=4): 归一化坐标范围:[-1, 1] 每个像素的物理宽度:\Delta_x = \f
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)...
grid = torch.rand(1, 100, 100, 2) * 2 - 1 # 生成一个[-1, 1]范围内的网格 # 使用grid_sample进行空间变换 output_tensor = F.grid_sample(input_tensor, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=False) print(output_tensor.shape) # 应该输出torch.Size([1, 3, 100,...
因为GridSample op 在不同平台支持或者opset支持是不一样的, 有些设备上无法支持, 可以使用该方法,用别的op替换 GridSample # Ref: https://zenn.dev/pinto0309/scraps/7d4032067d0160defbilinear_grid_sample(im, grid, align_corners=False):"""Given an input and a flow-field grid, computes the output...
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。
pytorch中的grid_sample是一种特殊的采样算法。 调用接口为: torch.nn.functional.grid_sample(input,grid,mode='bilinear',padding_mode='zeros',align_corners=None)。 input参数是输入特征图tensor,也就是特征图,可以是四维或者五维张量,以四维形式为例(N,C,Hin,Win),N可以理解为Batch_size,C可以理解为通道数...
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...
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 ...
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' in augmentation_dict: noise_t = torch.randn_like(augmented_chunk) noise_t...
🐛 Describe the bug Running F.grid_sample with float16 inputs and align_corners=False gives wrong results: import torch F = torch.nn.functional def apply_grid_sample(imgs, grid, upcast=False, align_corners=False): if upcast: imgs = imgs.t...