步骤3: 使用torch.nn.functional.interpolate实现 Area 下采样 在这一部分,我们将使用interpolate函数来实现 Area 下采样。这里我们将目标大小设置为 (4, 4),即将特征图大小减少到原来的 1/2。 # 使用插值方法进行下采样,使用'area'模式output_tensor=F.interpolate(input_tensor,size=(4,4),mode='area')print...
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. scale_factor (float or Tuple[flo...
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,注意力图有时候会对特征图进行裁剪操作,将有用的部分裁剪出来,裁剪后的图像往往尺寸小于原始特征图,这时候如果强制转换成原始图像大小,往往是无效的,会丢掉部分有用的信息。所以这时候就需要用到 interpolate 函数对其进行上采样...
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 ...
unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(nb_classes)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(nb_classes): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= nb_...
2].Image resizing filters [3].torch.nn.functional.interpolate [4].torchvision.transforms.Resize ...
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...
在这些功能中,Pytorch的torch.nn.functional.interpolate函数(通常被简称为F.interpolate)是一个极为有用的工具,用于对输入的数据或张量进行重新调整大小或插值。此外,百度智能云推出的文心快码(Comate),作为一款智能写作工具,也极大地提升了文本生成和代码编写的效率,详情可访问:文心快码(Comate)。 F.interpolate函数是...
interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样 使用的插值算法取决于参数mode的设置 支持目前的temporal(1D,如向量数据), spatial(2D,如jpg、png等图像数据)和volumetric(3D,如点云...
torch.nn.functional.interpolate():上下采样时插值 # default:(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)# input:输入张量# size:上/下采样目标大小# scale_factor:标量获元组,表示输出大小为输入的多少倍# mode:上采样算法,有'nearest', 'linear', 'bilinear', 'bicubic'...