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
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 ...
interpolate(x, size=(128, 128), mode='bilinear', align_corners=False) 参数 input (Tensor): 输入张量,可以是任何形状的图像或特征图。 size (int or Tuple[int]): 目标大小,可以是一个整数或包含两个整数的元组。 scale_factor (float or Tuple[float]): 尺度因子,可以是一个浮点数或包含两个浮点...
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)...
# 需要将数据调整为 (batch_size, channel, depth, height, width) 格式data=data.view(1,1,2,2,2)# 扩展维度# 使用三线性插值output=F.interpolate(data,size=(4,4,4),mode='trilinear',align_corners=True) 1. 2. 3. 4. 5. data.view(1, 1, 2, 2, 2)是为了调整数据中的维度,以符合插值...
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Fa...
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...
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...
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...
在pytorch转onnx的上采样操作中的align_corners设置为True之后,就为upsample_bilinear2d操作了。将align_corners=False对应到onnx::Upsample 解决方案一: 替换为onnx支持的操作,调用 torch.nn.functional.interpolate 时(即在模型定义处修改),将 mode 从 bilinear 改成默认的 nearest,注意这个模式下不能设align_corner...