PixelShuffle 在PyTorch中,上采样的层被封装在torch.nn中的Vision Layers里面,一共有4种: ① PixelShuffle ② Upsample ③ UpsamplingNearest2d ④ UpsamplingBilinear2d 该类定义如下: classtorch.nn.PixleShuffle(upscale_factor) 这里的upscale_factor就是放大的倍数,数据类型为int。 以四维输入(N,C,H,W)为例,P...
对张量进行像素打乱操作:我们可以使用 PyTorch 中的PixelShuffle模块来对张量进行像素打乱操作。PixelShuffle模块会将张量的通道进行重新排列,实现图像一格一格的效果。下面是代码示例: importtorch.nn.functionalasF shuffled_tensor=F.pixel_shuffle(tensor,upscale_factor=1) 1. 2. 3. 将张量转换为图像:完成像素打乱操...
二、PixelShuffle(直译:像素重组) pixelshuffle的原理: pixelshuffle的主要原理就是将rr个通道的特征图转换成新的w∗r,h∗r 的上采样结果(比如原来特征图大小为4128128,现在就调整成大小1256256)。具体来说,就是按照一定规则将每个像素点的rr个通道依次转换为对应的r*r的图像块。最开始好像是用于超分辨率领域,...
“Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network”这篇16年的文章介绍了一种提升图像分辨率的方法,可以应用于图像压缩解码端重构图像。文中提出的 efficient sub-pixel convolutional neural network (ESPCN) 是pytorch中的一个layer,通过nn.PixelShuffle可...
【Pytorch】nn.PixelShuffle 简介: torch.nn.PixelShuffle(upscale_factor) PixelShuffle是一种上采样方法,它将形状(∗,C×r^2,H,W)的张量重新排列转换为形状为(∗,C,H×r,W×r)的张量: 图片来源:[1] 其中r是upscale_factor因子。 输入输出尺寸:...
nn.PixelShuffle:揭示深度学习中的像素重组魔术近年来,深度学习技术在各个领域取得了显著的进展,其中许多技术的诞生和发展都离不开神经网络的强大功能。在这些神经网络中,有一种名为“nn.PixelShuffle”的技术,以其独特的像素重组能力,为许多复杂问题的解决提供了新的思路。本文将深入探讨nn.PixelShuffle的概念、背景、...
2、超分辨率重建的PixelShuffle算法 代码直接调用的是PixelShuffle算法,论文为CVPR2016的论文PixelShuffle,pytorch的调用函数为 CLASS torch.nn.PixelShuffle(upscale_factor) 输入为: 输出为: PixelShuffle算法通过卷积层得到了 个通道的图像,然后每个像素点的
今天在思考如何解决model在上采样过程中可能会出现的棋盘格现象,阅读到一篇被CVPR2016收录的论文,里面提出了PixelShuffle,链接如下《Real-Time S...
PixelShuffle 将一个形状为(∗,C×r2,H,W)的张量转换为形状为(∗,C,H×r,W×r)的张量 该方法用来实现stride=1r的亚像素卷积,见论文Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network ...
pixelshuffle算法的实现流程如上图,其实现的功能是:将一个[H, W]的低分辨率输入图像(Low Resolution),通过Sub-pixel操作将其变为[r*H, e*W]的高分辨率图像(High Resolution)。 但是其实现过程不是直接通过插值等方式产生这个高分辨率图像,而是通过卷积先得到r2个通道的特征图(特征图大小和输入低分辨率图像一致)...