interpolate(x, scale_factor=8, mode='bilinear', align_corners=False) torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None): Down/up samples the input to either the given size or the given scale_factorThe algorithm used for interpolation ...
align_corners=None, recompute_scale_factor=None, antialias=False ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 利用插值方法,对输入的张量数组进行上\下采样操作,就是科学合理地改变数组的尺寸大小,尽量保持数据完整。 在计算机视觉中,interpolate 函数常用于图像的放大(即上采样操作)。比如在细粒度识别领域中,注意...
当**align_corners = False**时, 像素被视为网格的交叉线上的点, 拐角处的点依然是原图像的拐角像素,但是插值的点间却按照上图的取法取,导致点与点之间是不等距的 如果要下采样/常规调整大小,则应使用interpolate()。 UpsamplingNearest2d torch.nn.UpsamplingNearest2d(size=None,scale_factor=None) Upsampling...
最近用到了上采样下采样操作,pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成 definterpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None):r""" 根据给定 size 或 scale_factor,上采样或下采样输入数据input. 当前支持 temporal, spatial 和 volumetric 输入数据的上采样,其shape 分别为:3-D,...
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。所以,我们从全局来看,内部和边...
插值模式:nn.functional.interpolate函数支持多种插值模式,用于确定如何在缩放过程中对图像进行插值。常见的插值模式包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。 Align_corners参数:该参数用于控制插值过程中是否对角线像素进行对齐。当align_corners为True时,插值过程中会将输入和输出的四个角对齐;当align_corners为...
align_corners:bilinear 情况下,会伴随一个选项 align_corners,默认为 False。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.align_corners=True的时候,角点是对齐状态。在其世界观里,像素值位于网格上。对于align_corners=True:3*3 的图像上采两倍后,...
Pytorch上下采样函数--interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode=‘nearest’, align_corners=None) 函数的参数如下: input (Tensor) – the input tensor size (int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int]) – output spatial size....
interpolate函数的基本语法如下: torch.nn.functional.interpolate(input, size=None,scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 函数参数解析: - input:输入图像的Tensor对象。 - size:目标图像的大小,可以是一个整数或一个元组(height,width)。如果为None,则根据scale_factor参数计算目标大小。 - sc...
Pytorch上下采样函数--interpolate⽤法 最近⽤到了上采样下采样操作，pytorch中使⽤interpolate可以很轻松的完成 def interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None):r"""根据给定 size 或 scale_factor，上采样或下采样输⼊数据input.当前⽀持 temporal, spatial 和...