pytorch中pixelshuffle的具体操作方式

最新推荐文章于 2025-03-02 16:23:26 发布
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分类专栏： 深度学习框架 文章标签： pytorch pixelshuffle
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/oLingFengYu/article/details/87728077
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本文详细解析了PyTorch中的PixelShuffle模块，这是一个用于调整数据顺序的进程，将输入张量从形状调整到。通过官方文档中的公式，解释了如何通过索引映射实现这一转换。举例说明了如何应用该公式，帮助理解PixelShuffle的实际操作。

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

官方文档中对于pixelshuffle的解释：https://pytorch.org/docs/0.3.1/_modules/torch/nn/modules/pixelshuffle.html

简单点说就是一个调整数据顺序的过程，即输入的张量大小为：B*(C*r^2)*W*H， 调整为：B*C*(W*r)*(H*r) 的过程，可是官方文档只说了这些，并没有解释怎样对应起来的。对应公式如下，

a_{Bijk}=b_{Bmnp}，

a为输入的tensor，Bijk 分别是batch， chanel ，width ，height维度的脚标， b为输出的tensor， Bmnp 也分别是对应的脚

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[Pytorch] Pixel Shuffle
qq_42263831的博客
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Pixel Shuffle在Pytorch中的实现 Pixel shuffle的原理这里不着重探讨，详细原理请参考论文：Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network。 这里先给出pytorch中pixel shuffle的代码。可以看到，代码的核心部分是permute操作，下面主要讨论pytorch如何通过该操作完成pixel shuffl
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介绍AI领域相关知识
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Pixel Shuffle是一种从特征图中提取空间信息的方法，主要应用于图像超分辨率等任务。超分辨率（Super-Resolution，SR）指的是通过机器学习算法生成比输入分辨率更好的图像。Pixel Shuffle操作可以帮助模型通过减少通道数、扩大空间分辨率来重建出更精细的图像。这不仅有效提升了模型的效果，还在一定程度上降低了计算成本。
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本文介绍了PixelShuffle与Sub-pixel的相关知识。PixelShuffle作为一种高效的上采样方法，通过亚像素卷积的思想，在图像超分辨率、图像生成等任务中展现出了优越的性能。它不仅计算效率高，还能有效避免传统上采样方法中的棋盘效应问题，成为深度学习中图像处理的重要工具。
PyTorch之PixelShuffle
Ton的博客
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PyTorch中的PixelShuffle（）
Viraha_的博客
03-26 859
PyTorch中的PixelShuffle（） 卷积操作会使得图像的尺寸变小 但是当我们的stride = 1/r<1时，可以让卷积后的图像的尺寸变大。 参考文章 该类定义如下： class torch.nn.PixleShuffle(upscale_factor) #upscale_factor指放大的倍数 输入输出的shape N代表batch size 参考代码： ps = nn.PixelShuffle(3)# 缩放到三倍，r == 3 input = torch.tensor(1
PyTorch学习之上采样层（VISION LAYERS）和PixelShuffle
mingo_敏
01-01 4560
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上采样和PixelShuffle（转）
急流勇进
12-09 2483
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详解Pixel UnShuffle 多模态 Intern-VL 1.5模型
AI生成曾小健3
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pixelshuffle定义： 算法思路：图像转张量（NxCxWxH）–增加C的维度–调用pixelshuffle 博主最近在做图像超分辨率重建，复现了SRCNN,RDN一些卷积之后concat再进行上采样的算法，今天做了一下简单的pixelshuffle。 import torch from torch import nn import cv2 import numpy as np from torchvision import transforms img1 = cv2.imread('./107.p
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