torch.nn.functional.upsample(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None

最新推荐文章于 2024-04-17 19:34:13 发布
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分类专栏： torch pytorch学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35608277/article/details/85946549
本文深入探讨了PyTorch中torch.nn.functional.interpolate函数的使用，特别是当mode参数设置为'nearest'时，如何实现最近邻法上采样的功能。此方法在图像处理和深度学习任务中用于调整张量大小，保持原始像素值不变。

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

torch.nn.functional.upsample_nearest(input, size=None, scale_factor=None)

This function is deprecated in favor of torch.nn.functional.interpolate(). This is equivalent with nn.functional.interpolate(…, mode=‘nearest’).

最近邻法上采样到特定尺寸

pytorch torch.nn.functional实现插值和上采样
weixin_30905133的博客
08-23 2084
interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 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tempor...
pytorch之nn.Upsample函数
浩瀚之水的专栏
09-15 4298
在PyTorch中，是一个用于上采样（即放大）输入张量（tensor）的模块。上采样是许多计算机视觉任务中的关键步骤，特别是在图像分割、超分辨率和生成对抗网络（GANs）等领域。可以通过不同的方法来放大输入张量，包括最近邻插值（nearest neighbor interpolation）、线性插值（对于二维数据，等同于双线性插值；对于三维数据，等同于三线性插值）、双三次插值（bicubic interpolation，但需注意PyTorch的默认不支持双三次插值，除非使用）等。
torch.nn.functional
正在挣扎中的人
12-13 7400
torch.nn.functional常用函数
pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample
云中寻雾的博客
08-19 2万+
Vision layers 1）Upsample CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial，如jpg、png等图像数据) or 3D (volumetric，如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth].
warnings.warn("nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead.")
WJ_MeiMei的博客
06-28 1万+
问题： D:\Program Files\Python36_64\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:1890: UserWarning: nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead. warnings.warn("nn.functio...
class Upsample(nn.Module): """ nn.Upsample is deprecated """ def __init__(self, scale_factor, mode="nearest"): super(Upsample, self).__init__() self.scale_factor = scale_factor self.mode = mode def forward(self, x): x = F.interpolate(x, scale_factor=self.scale_factor, mode=self.mode) return x
03-31
def __init__(self, scale_factor, mode='bilinear', align_corners=False): super().__init__() self.scale_factor = scale_factor self.mode = mode self.align_corners = align_corners # 新增对齐控制参数 ...
torch.nn.interpolate—torch上采样和下采样操作
爱在深秋
08-30 7947
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.upsample
09-03
如果输入张量的尺寸是(N, C, H, W)，其中N是批次大小，C是通道数，H是原始高度，W是原始宽度，那么通过upsample函数，可以将输入张量的尺寸调整为(N, C, scale_factor * H, scale_factor * W)，其中scale_factor是上...
C:\Users\Administrator\.conda\envs\Pytorch\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:3722: UserWarning: nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead. warnings.warn("nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead.")
最新发布
06-08
align_corners=False)替换为nn.functional.interpolate：output=F.interpolate(input,size=(48,48),mode='bilinear',align_corners=False)注意：引用[3]中提到nn.Upsample的参数有size、scale_factor、mode和align_...
「Deep Learning」理解Pytorch中的「torch.nn」
小锋子Shawn
05-17 9102
Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/78768107 Module，所有神经网络模块的基础类。 Sequential，序贯容器，类似Keras里面的序贯模型，另外这些是比较传统的卷积网络了。 Conv2d，二维卷积层。...
PyTorch视觉工具箱：图像变换与上采样技术详解（1）
CDBmax的博客
01-19 1811
这些函数的使用依赖于精确的参数设置和对应用场景的理解。每个函数都有其独特的应用范围和参数要求，如填充大小、缩放因子、插值模式等。在使用这些函数时，重要的是要注意它们在不同模式和参数下的行为，以及它们如何影响最终的输出结果。这些视觉函数为处理图像和视频数据提供了灵活而强大的手段，从基本的像素操作到复杂的空间变换，都是现代计算机视觉和深度学习应用不可或缺的部分。
torch.nn.functional.interpolate()函数详解
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qq_44289607的博客
03-15 4万+
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
qq_35037684的博客
07-25 3334
yolov3中上采样时用的方法即为： import torch.nn.functional as F F.interpolate(x, scale_factor=2, mode='nearest') 查了一下pytorch的官方文档 翻译一下，即按照给出的size或scale_factor对输入的input tensor 进行上采样（增大tensor的size）或下采样（减小tensor的size, 像池化操作也是常用的下采样方法） 举个栗子： x = Variable(torch.randn(
Pytorch——torch.nn.functional.interpolate函数
wenqiwenqi123的博客
09-24 4万+
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/...
【pytorch】插值--torch.nn.functional.interpolate()
学渣的博客
12-10 2万+
本文讲解如何用pytorch包进行插值，不仅限于函数插值，还包括图像的插值（即缩放）。 假设我有一个图像a，其大小为（4，4）： import torch import torch.nn as nn a = torch.randint(10,(4,4)) a = a / torch.max(a)[0] # 打印图片 plt.imshow(a) out： 但是我想利用插值技术把它分辨率变高，比如变成（28，28）的大小，那么我们可以这么做，记住，一定要把原图像扩充成4维，按照文档的说法是：The inpu
Pytorch复习笔记--torch.nn.functional.interpolate()和cv2.resize()的使用与比较
牵一只蜗牛去散步
02-14 3862
Pytorch 提供了一个类似于 cv2.resize() 的采样函数，即 torch.nn.functional.interpolate()，支持最近邻插值（nearest）和双线性插值（bilinear）等功能，通过设置合理的插值方式可以取得与 cv2.resize() 函数完全一样的效果。上面两个测试代码的结果表明，在采取相同插值方式的前提下，torch.nn.functional.interpolate() 和 cv2.resize() 两个方法的功能是完全等价的，处理后的数据相同；
【Pytorch学习（1）】torch.nn.functional.interpolate() 怎么用？
weixin_44212848的博客
04-17 1718
其主要用途是对图像或特征图进行上采样或下采样操作。
torch的interpolate函数
absence521的博客
12-13 1384
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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