torch的interpolate函数

原创 已于 2024-03-24 14:14:53 修改 · 1.4k 阅读 · 10 ·
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#深度学习 #计算机视觉 #人工智能 #YOLO #论文阅读 #目标检测

于 2023-12-13 17:13:32 首次发布
本文详细介绍了PyTorch中的F.interpolate函数，用于张量数组的上、下采样操作，包括不同插值模式、scale_factor的选择以及align_corners选项的影响，尤其在计算机视觉中的图像放大应用中实用。

F.interpolate—数组采样操作

torch.nn.functional.interpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None,recompute_scale_factor=None）

功能：
1.利用插值方法，对输入的张量数组进行上、下采样操作，科学合理地改变数

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使用不同的插值算法进行缺失值填充 - Pandas interpolate函数详解
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插值算法是一种通过已知数据点的值来估计未知数据点的值的方法。在数据处理中，我们可以使用插值算法来推断缺失值，从而填充数据集中的空白或缺失的数据。常用的插值算法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。本文介绍了如何使用Pandas的函数来填充缺失值，并且演示了线性插值、多项式插值和样条插值等不同的插值算法。通过选择合适的插值算法，我们可以有效地填充数据集中的缺失值，使得数据分析和建模更加准确可靠。希望本文对你理解和使用Pandas的函数有所帮助！
利用F.interpolate()函数进行插值操作
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利用插值方法，对输入的张量数组进行上\下操作，换句话说就是科学合理地改变数组的尺寸大小，尽量保持数据完整。(Tensor)float3，4或5时间、空间或体积批量(batch_size)x通道(channel)x[可选深度]x[可选高度]x宽度(int或序列)(float或序列)(str)
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torch.nn.functional.interpolate()是PyTorch中用于调整张量空间维度的函数式操作，支持上/下采样。它提供多种插值模式（如最近邻、双线性等），适用于3D-5D数据，常用于图像处理任务。与模块化方法相比更灵活，支持绝对尺寸(size)或相对缩放(scale_factor)两种方式，并能通过align_corners控制像素对齐方式，通过antialias实现抗锯齿下采样。该函数是nn.Upsample等弃用模块的替代方案，具有无参数、轻量化的特点
torch interpolate
weixin_42287851的博客
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（1）torch的interpolate，size和scale_factor参数仅能设置一个，同时设置会报错，size表示interpolate后的(H，W)大小，如果设置scale_factor，实际底层调用时也是先转化为size的大小，当scale_factor为float类型，计算出来的(H，W)采用floor的方式取整。 （2）采用scale_factor时的size计算方法： h...
torch.interpolate详解
想当咸鱼的猫
06-09 6754
torch.nn.functional.interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None) input (Tensor)：输入数据 size (int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int].
torch.nn.functional.interpolate函数
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04-28 9558
torch.nn.functional.interpolate实现插值和上采样 torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None) 功能：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,.
PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)
qq_46396470的博客
08-28 1003
是 PyTorch 中用于对张量进行上采样或下采样的函数。它支持多种插值方法，例如双线性插值、最近邻插值等，广泛用于图像处理、特征图缩放等场景。
torch.nn.functional中的interpolate插值函数
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今年是农历牛年第一天，在家的生活不快乐，那边博客学习叭。 interpolate函数 def forward(self, input1, input2=[0,0,0,0]): out0 = F.relu(self.bn0(self.conv0(input1[0]+input2[0])), inplace=True) out0 = F.interpolate(out0, size=input1[1].size()[2:], mode='bilinear') ou
[一起学习pytorch吧]之interpolate函数
missyoudaisy的博客
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今天主要翻译一下官方的interpolate函数～ 链接：https://pytorch.org/docs/master/nn.functional.html?highlight=interpolate#torch.nn.functional.interpolate Interpolate torch.nn.functional.interpolate(input: torch.Tensor, size: Optional[int] = None, scale_factor: Optional[List[f
【Python/torch】torch.nn.functional.interpolate()函数解析
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Pytorch上下采样函数--interpolate用法
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主要介绍了Pytorch上下采样函数--interpolate用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
【PyTorch】torch.nn.functional.interpolate——采样操作
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torch.nn.interpolate—torch上采样和下采样操作
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08-30 8054
最近博主搭建网络需要用到一些直接对于GPU上的tensor的上采样和下采样操作，如果使用opencv那么就需要先将数据从GPU上面copy到CPU，操作完后在转移到GPU。这样不能利用GPU的加速技术，并且还会导致程序阻塞，pytorch中带有函数interpolate可以实现这个功能，下面详细讲解这个函数的使用。.........
torch.nn.functional.interpolate()函数详解
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通常可以使用pytorch中的torch.nn.functional.interpolate()实现插值和上采样。上采样，在深度学习框架中，可以简单理解为任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。 input(Tensor):输入张量 size(intor Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int]) :输出大小 scale_factor (float or Tuple[float]) :指定输出为输入的多少倍数...
【PyTorch 】interpolate()==＞上下采样函数
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def interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None): # noqa: F811 # type: (Tensor, Optional[int], Optional[List[float]], str, Optional[bool], Optional[bool]) -> Tensor r"""Down/.
[Pytorch基础操作] 上/下采样函数 torch.nn.functional.interpolate 插值
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torch.nn.functional.interpolate:将图片上/下采样到指定的大小 torch.nn.functional.interpolate(input,size=) (本次示例输入是4维) 输入的维度:batch_size×channels×height×width size:output size 代码示例: import torch import torch.nn.functional as F a=torch.randn(2,3,4,5) b=F.interpolate(a,2) p
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torch interpolate源码
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源码可以在torch.nn.functional.interpolate中找到。这个函数的作用是对输入进行插值操作，可以调整输入的尺寸。它有几个参数可以控制插值的方式和尺寸调整的方式。参数size可以指定输出的尺寸，scale_factor可以指定尺寸的缩放因子，mode参数指定插值的方式，align_corners参数可以调整插值的对齐方式。此函数的具体实现可以在PyTorch的源码中找到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Pytorch上下采样函数--interpolate()](https://blog.youkuaiyun.com/hgnuxc_1993/article/details/123460004)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [【YOLOV5-5.x 源码解读】torch_utils.py](https://blog.youkuaiyun.com/qq_38253797/article/details/119214728)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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