关于pytorch grid_sample()

最新推荐文章于 2024-09-21 16:43:16 发布
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分类专栏： 计算机视觉 pytorch 文章标签： cv pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chamber_of_secrets/article/details/83512540
本文深入解析PyTorch中grid_sample函数的工作原理，解释如何通过grid参数确定输入张量上每个点对应的坐标，避免debug陷阱，为深度学习模型的特征提取提供清晰指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros')

在这里的一点误解，导致debug接近两周的时间

grid  (N x OH x OW x 2) 

对于output上的每一个点，（x,y）三个通道的像素值，采集自input上某一点三个通道的像素值，采集哪个点呢，坐标存储在grid最低维，也就是(N x OH x OW x 2) 中的2，[0]索引到input的x坐标，[1]索引到input的y坐标

Pytorch grid_sample解析
xingye_fan的博客
12-10 9913
Pytorch nn.functional.grid_sample解析
一文彻底弄懂 PyTorch 的 `F.grid_sample`
weixin_41496173的博客
06-11 8810
通过上面的示例计算，我们可以看到如何将归一化坐标转换为输入张量的实际坐标，以及如何使用双线性插值计算采样点的值。具体示例展示了从输入张量和处采样的详细过程。通过双线性插值在输入张量中进行采样，即使坐标是小数，也能准确地计算出相应位置的值。这对于需要高精度变换和采样的任务非常有用。通过这种方法，我们可以实现高精度的图像处理和分析。
torch.grid_sample
duoyasong5907的博客
02-14 1712
grid_sample
【通俗易懂】详解torch.nn.functional.grid_sample函数：可实现对特征图的水平/垂直翻转
信小海
12-02 2万+
详解torch.nn.functional.grid_sample函数）：可实现对特征图的水平/垂直翻转。
PyTorch中grid_sample的使用方法
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我的博客有点东西
07-24 5万+
grid_sample底层是应用双线性插值，把输入的tensor转换为指定大小。那它和interpolate有啥区别呢？ interpolate是规则采样（uniform)，但是grid_sample的转换方式，内部采点的方式并不是规则的，是一种更为灵活的方式。 torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’) input : 输入tensor， shape为 [N, C, H_in,
pytorch中的grid_sample()
weixin_43559672的博客
10-29 5420
torch.nn.functional.grid_sample 首先我们看pytorch文档中给出的描述： torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’, align_corners=None) Given an input and a flow-field grid, computes the output using input values and pixel location
pytorch UserWarningfault grid_sample； Python opencv Qt报Current thread的新解决方法
qq_41035283的博客
11-12 2489
torch 1.4后functional.py下的和两个函数的参数从默认True变False了，因此会报这个提醒。进入functional.py文件，搜索这行代码，修改成（或者True，具体可以看的作用）
【grid】pytorch中的Flow_filed，MES，affine_gridHGRID，GRID_SAMPLE详解
prinTao的博客
01-14 1934
specifiesinputxandy根据输入值和映射网格（flow-field grid）计算输出。它主要用于在图像处理和计算机视觉任务中，根据给定的网格对输入数据进行采样和插值。提供一个input的Tensor以及一个对应的flow-field网格(比如光流，体素流等)，然后根据grid中每个位置提供的坐标信息(这里指input中pixel的坐标)，将input中对应位置的像素值填充到grid指定的位置，得到最终的输出。
bevformer转onnx自己电脑失败，由于grid-sample算子不支持
05-22
在深度学习领域，`grid_sample`是PyTorch库中的一个函数，主要用于图像处理，特别是像素级别的映射，比如在生成对抗网络（GANs）、图像扭曲或鸟瞰图（Bird's Eye View, BEV）转换等应用中。这个操作通过一个采样网格...
grid_sample（）
sky的博客
08-01 3645
torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None) 提供一个input的Tensor以及一个对应的flow-field网格(比如光流，体素流等)，然后根据grid中每个位置提供的坐标信息(这里指input中pixel的坐标)，将input中对应位置的像素值填充到grid指定的位置，得到最终的输出。 关于input、grid以及output的尺寸如下.
理解Pytorch中的grid_sample函数
个人学习笔记
08-27 4182
pytorch中grid_sample的作用
【通俗易懂】torch.nn.functional.grid_sample函数图文介绍。
最新发布
weixin_53033073的博客
09-21 2149
以下，我会通过具体效果展示该函数的功能和用法。
torch.nn.functional.grid_sample
qq_29679623的博客
04-16 8735
关于grid_sample这个函数，我没有在pytorch的中文文档中找到，在英文文档里面是有的：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-functional。 grid_sample这个函数的作用，是将一个source_image，通过双线性插值的方式变换到另一个大小指定的target_image中。 torch.nn.functiona...
python sample函数取样_Pytorch各种取样器sample
weixin_32047681的博客
01-15 2937
测试了pytorch的三种取样器用法。一：概念Sample:取样器是在某一个数据集合上，按照某种策略进行取样。常见的策略包括顺序取样，随机取样(个样本等概率)，随机取样(赋予个样本不同的概率)。以上三个策略都有放回和不放回两种方式。TensorDataset:对多个数据列表进行简单包装。就是用一个更大的list将多个不同类型的list数据进行简单包装。代码如下：class TensorDatase...
torch grid_sample
qq_39861441的博客
09-03 1375
https://zhuanlan.zhihu.com/p/112030273
Pytorch中的grid_sample算子功能解析
jameschen9051的博客
05-11 1万+
近期在一个模型从pytorch迁移到mindspore框架中遇到一个算子适配问题，pytorch中的grid_sample在mindspore中没有对应的算子，需要考虑自定义实现。查找pytorch官网发现grid_sample是一种特殊的采样算法。 调用接口为： torch.nn.functional.grid_sample(input,grid,mode='bilinear',padding_mode='zeros',align_corners=None)。 i...
4.grid_sample理解与使用
机器人视觉感知
12-04 2884
欢迎访问个人网络日志🌹🌹🌹🌹。
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xinong123456123的博客
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grid_sample是PyTorch中的一个函数，用于对输入进行二维采样。它根据给定的网格坐标对输入进行采样，并使用双线性差值来计算输出值。grid_sample函数的调用方式如下：torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, ...
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