(三)TORCH.NN.FUNCTIONAL.INTERPOLATE使用说明

最新推荐文章于 2025-10-21 15:19:35 发布
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#pytorch #深度学习 #python

本文详细介绍了PyTorch中的torch.nn.functional.interpolate函数，用于图像上采样和下采样的操作。讲解了参数如size、scale_factor、mode等的含义，并通过示例展示了不同设置下align_corners参数对输出结果的影响。同时，对比了OpenCV的resize函数与PyTorch在align_corners=False时的等效性。

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1.TORCH.NN.FUNCTIONAL.INTERPOLATE

torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode=‘nearest’, align_corners=None, recompute_scale_factor=None, antialias=False)

将输入input上采样或下采样到指定的size或缩放因子上scale_factor

resize使用的算法由mode参数决定,mode默认为nearest, 可选参数有nearest/linear(3D Inputs-only)/bilinear/bicubic(4D Inputs-only)/trilinear(5D Inputs-only)/area/nearest-exact

支持输入input为3/4/5维数据，输入数据维度的顺序为mini-batch x channels x [optional depth] x [optional height] x width

  • 参数
    • input:输入向量
    • size(int or
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torch.nn.functional.interpolate介绍
qq_52852138的博客
05-04 2596
文章目录基本概念参数 基本概念 torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None, antialias=False) 作用：将输入上采样或降采样到给定的 size 或 scale_factor= 使用的插值算法由 mode 决定，可以选择 通用：area, nearest-exact
PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)
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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。
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【PyTorch】torch.nn.functional.interpolate() 函数：对输入张量进行下采样或上采样操作
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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
Pytorch——torch.nn.functional.interpolate函数
wenqiwenqi123的博客
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最近写pytorch的时候用到了这个函数：torch.nn.functional.interpolate 一时没太懂这个函数是干嘛的，所以看了下pytorch的官方文档： torch.nn.functional.interpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None)： Down/...
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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...
torch.nn.functional.interpolate函数
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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,.
torch.nn.functional.interpolate与torchvision.transforms.Resize方法对张量图像Resize应用
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优先使用torch.nn：如果你需要快速搭建标准模型，追求代码简洁性和参数管理的自动化。使用：当你需要更高的灵活性、自定义操作，或者在研究和调试中需要更细粒度的控制。激活函数为神经网络引入非线性，是深度学习模型的核心组成部分。F提供了多种激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等。卷积操作是卷积神经网络（CNN）的核心，用于特征提取。F提供了底层的卷积函数，如conv1dconv2dconv3d。池化操作用于下采样，减少特征图的尺寸，同时保留重要信息。F提供最大池化和平均池化等。
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看到双线性bilinear插值的结果和nearest结果不同，这里还报了错，大体意思是说在双线性插值的情况下，如果设置。上面例子，默认的插值为nearest插值，接下来我们看一个bilinear插值的例子。，也就是默认设置，1,2,3,4最后会到四个角落，还是比较规则的比例，但是如果设置。，输出可能取决于输入大小，并且不会按照比例将输出和输入像素进行对齐，因此默认的将。，1,2,3,4不会按照比例，位置会发生变化变得不规则，，此参数主要解释为原来的输入是否会被插值元素环绕。外，原来size为2，这里将。
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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。.........
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在cv中，interpolate函数常用于图像的放大、比如在细粒度识别中，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来的特征图，这时候强制转换成原始图像大小是无效的，会丢失部分有用的信息，因此使用interpolate函数对其进行上采样操作，在保证图像信息不丢失的情况下，放大图像，从而放大图像的细节。功能：根据指定的size或者scale_factor进行上下采样，使用的插值算法取决于参数mode的取值。mode是linear的时候输入必须是3维的。
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之后，需要确保图像数据的数值范围正确，并且在保存之前，数据应该在 [0, 255] 之间。出现彩色线条的问题通常是由于插值过程中数值的溢出或者不正确的数值范围转换导致的。原代码生成上采样生成的图片如图（2）改正后的代码 生成的图片如图（3）
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