双线性插值

本文介绍了如何在PyTorch中使用`torch.nn.functional.grid_sample`函数实现双线性上采样,该方法常用于图像尺寸变换。通过原图与目标图尺寸比例计算坐标,并对非整数坐标进行双线性插值以获取目标图的像素值。此过程对于图像处理和深度学习中的卷积神经网络尤为重要。

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将图片或者特征图进行双线性上采样可以改变尺寸,在pytorch中可以使用torch.nn.function.grid_sample函数实现

torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None)

【双线性插值】

以原图尺寸为3×3,目标图尺寸为4×4为例进行算法讲解:

1.找到目标图要填充像素的坐标(x,y),通过原图和目标图的尺寸比例(3/4),计算对应在原图的坐标(3/4*x,3/4*y)

2.在原图的坐标有可能不是整数,而是落在一个像素内(橙色点),因此要通过双线性插值来计算在原图的像素值作为在目标图中的像素值

 

 

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