pytorch实现upsample

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#pytorch #meshgrid

本文介绍了一种利用meshgrid函数实现的特殊上采样方法，通过内插相同值来完成坐标组合的生成，适用于图像处理和数据扩充场景。

这里实现的是一个比较偏的upsample，是朋友问我的，顺手记录下来。

实现的效果如下：

输入：

输出：

实现的是按相同值内插。实现方法是meshgrid，这个函数很好用，可以在输入x坐标和y坐标的情况下，返回由其组成的所有可能坐标组合。具体实现如下：

nn.Upsample
芒果干的博客
12-19 2万+
写在前面：在PyTorch中有两种上采样/下采样的方法，一种是Upsample，另一种是interpolate 这两个函数的使用方法略有差异，这里仅介绍Upsample Upsample torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) size - output spatial sizes（int or tuple(int, int)） scale_factor - multiplier
upsample算子的调优（resnet18为例）
qq_41947055的博客
08-11 712
模型针对算子的性能调优
pytorch中的上采样以及各种反操作,求逆操作详解
01-20
import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn F.upsample(input, size=None, scale_factor=None,mode=’nearest’, align_corners=None) rUpsamples the input to either the given :attr:`size` or the given :attr:`scale_factor` The algorithm used for upsampling is determined by :attr:`mode`.
Pytorch实现上采样upsample和下采样downsample 简单调用函数即可实现，超简单的代码块调用
星辰火之梦
05-30 1万+
# 上采用函数，输入数据格式示例：tensor维度[3,300,300]，即3通道RGB，大小300×300，当然4通道图像也能做 def upsample(image_tensor, width, height, mode): # mode可用：最近邻插值"nearest"，双线性插值"bilinear"，双三次插值"bicubic"，如mode="nearest" image_upsample_tensor = torch.nn.functional.interpolate(image.
PyTorch Upsample() 函数实现上采样
赵继超的笔记
08-31 9067
PyTorch Upsample() 函数实现上采样 import torch import torch.nn as nn input = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1,1,2,2) print(input) m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bicubic', align_corners=True) m(input) 输出结果如下： tensor([[[[1., 2.],
关于pytorch的upsample_bilinear2d的align_corners和half_pixel等参数确定
azheng_wen的博客
12-01 2120
代码位置在：aten/src/Aten/native/cpu/UpSampleMoreKernel.cpp，关于bilinear的坐标计算过程： template <typename scalar_t> static inline scalar_t area_pixel_compute_source_index( scalar_t scale, int64_t dst_index, bool align_corners, bool cubic) { if.
Pytorch手动实现转置卷积/反卷积(deconvolution/transposed convolution/fractional strided convolution) (upsample)
hxxjxw的博客
04-16 1415
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UNet(UNet网络的三个实现：大同小异 全是pytorch实现)
09-07
2. **PyTorch实现**：在PyTorch中，可以使用`nn.Module`定义UNet的结构，利用`torch.nn.Conv2d`进行卷积，`torch.nn.MaxPool2d`进行最大池化，`torch.nn.Upsample`或`nn.ConvTranspose2d`进行上采样，以及`torch.nn....
pytorch 实现UNet
花生吃花生的学习记录
08-24 1326
pytorch实现UNet
Yolov3模型——pytorch实现
Peach_____的博客
01-25 821
【代码】Yolov3模型——pytorch实现。
Pytorch：nn.Upsample() 和nn.ConvTranspose2d()
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03-20 3792
nn.Upsample 是一个在PyTorch中进行上采样（增加数据维度）的层，其通过指定的方法（如nearest邻近插值或linear、bilinear、trilinear线性插值等）来增大tensor的尺寸。这个层可以在二维或三维数据上按照给定的尺寸或者放大比例来调整输入数据的维度。
pytorch之nn.Upsample函数
浩瀚之水的专栏
09-15 5178
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。
pytorch的nn.Upsample，查看上采样效果
qq_37025073的博客
07-06 5542
使用Image类读取图片，转为numpy数组，HWC转为CHW，然后转为[1,C,H,W],再转为Tensor,数据类型转为float。利用upsample进行上采样。再按相反的顺序，最终转为Image类的格式，显示出来。 import torch import torch.nn as nn from PIL import Image import numpy as np m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') up = nn.Upsample(
pytorch中的双线性插值上采样(Bilinear Upsampling)、F.upsample_bilinear
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05-31 1万+
在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation这篇文章中，介绍到Bilinear Upsampling这种上采样的方式，虽然文章最后用的是deconvolution，给出的理由就是不希望upsampling filter是固定的= =！ 因为以前用的upsampling的方式是很简单的，比如放大两倍，就是把一个像素点复制一下变成四个。这样的做法会导致图像变得模糊。在介绍双线性插值前，先介绍一下线性插值。 其实说白了就很简单，就是两点确定一条线
（读Yolo3源码发现的不会的函数）Pytorch常用函数记录-pretrained-torch.nn.Upsample()函数-torch.cat-a.permute-a.view()等
爱吃橘子的小翟
03-28 2157
1、pretrained = False 我们经常会在pytorch的代码中看到这个参数，可以设置为True，也可以设置为False. 事实上这个参数常见于迁移学习的代码中，如果设置为True，则是启动下载预训练模型。 如果设置为False，则是不下载预训练模型，我们一般喜欢提前手动下载好，放置到相应的路径，因为一般设置为False。 2、torch.nn.Upsample()函数 实现上采样 import torch.nn as nn nn.Upsample(size=None, scale_
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pytorch模型复现踩坑记, upsample不可靠
AAUfoa的博客
03-31 4690
固定随机种子使模型可复现在具体实验中是非常重要的。 网上提供了许多操作方法，最直接就是如下代码： manual_seed = config.get('manual_seed', None) if manual_seed is not None: logger.info(f'Seed the RNG for all devices with {manual_seed}') os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str
pytorch与caffe中上采样upsample与反卷积的总结
zl3090的博客
03-12 2190
1.关于pytorch中的upsample、反卷积的解释： https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 2.关于反卷积与上采样的区别 https://www.zhihu.com/question/63890195 3.关于双线性差值的实现 https://www.cnblogs.com/yssongest/p/530315...
pytorch 与 tensorrt upsample对应关系
无左无右的博客
04-08 1661
pytorch：F.upsample(x, size=(H, W), mode='bilinear',align_corners=True) 对应trt： tensorrt： IResizeLayer* P5_resize = network->addResize(*P5->getOutput(0)); auto C4_shape = network->addShape(*C4->getOutput(0))->getOutput(0); P5_resi
pytorch实现FCN
最新发布
03-08
<think>嗯，用户想用PyTorch实现全卷积网络（FCN）。首先，我得回忆一下FCN的结构。根据引用里的信息，FCN用卷积层替代全连接层，这样整个网络都是卷积层，适合语义分割任务。关键点包括卷积化、跨层连接、上采样等。用户需要具体的实现步骤和示例代码。 首先，基础模块可能用预训练的VGG作为特征提取器。引用4提到用make_layer函数构建VGG的卷积层，所以需要先实现这部分。然后，FCN的头部需要上采样和跨层连接，如引用3中的FCN类结构，包含base和head部分。头部可能包括1x1卷积调整通道数，然后上采样恢复尺寸。 接下来，示例代码的结构应该包括VGG基础网络、FCNHead类处理不同stage的特征，合并后上采样。比如，结合pool3、pool4和最后的输出，进行逐元素相加，然后上采样到原图大小。引用3中的forward方法需要缓存原始尺寸，确保上采样正确。 另外，数据预处理和训练流程也是必要的。用户可能需要数据加载器，将图像和掩码同时处理。损失函数常用交叉熵，优化器选Adam或SGD。训练循环里，前向传播计算输出和损失，反向传播更新参数。 还要注意引用中的信息是否正确对应，比如引用2提到FCN使用跨步卷积、下采样和上采样，这些在代码中需要体现。比如，VGG中的池化层作为下采样，而转置卷积用于上采样。 最后，确保代码符合PyTorch的最佳实践，比如使用nn.Module子类，正确初始化层，管理张量尺寸的变化。可能的问题包括尺寸不匹配，尤其是在跨层连接时，各层的通道数和尺寸需要对齐，可能要用1x1卷积调整通道数。 总结步骤：构建VGG基础网络，定义FCNHead处理特征，合并多层特征，上采样，训练模型。然后给出代码示例，并说明各部分的用途。同时，考虑用户可能需要的相关问题，比如性能优化、应用场景等，根据引用内容生成相关问题。</think>### 使用PyTorch实现全卷积网络（FCN）的步骤 #### 1. **核心组件与原理** 全卷积网络（FCN）通过卷积层替代传统CNN中的全连接层，支持任意尺寸输入并输出像素级分类结果[^2]。其核心模块包括： - **特征提取器**：通常使用预训练模型（如VGG）的卷积层作为基础网络[^4] - **转置卷积（反卷积）**：用于上采样恢复空间分辨率 - **跨层连接（Skip Connection）**：融合浅层细节与深层语义信息 #### 2. **实现代码示例** ```python import torch import torch.nn as nn from torchvision.models import vgg16 # 特征提取器（以VGG16为例） class VGGBase(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() vgg = vgg16(pretrained=True) self.features = vgg.features[:23] # 取前4个卷积块 def forward(self, x): return self.features(x) # FCN头部（含跨层连接） class FCNHead(nn.Module): def __init__(self, in_channels, num_classes): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 512, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(512, num_classes, 1) self.upsample = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, 64, stride=32, padding=16) def forward(self, x, original_size): x = self.conv2(nn.ReLU()(self.conv1(x))) x = self.upsample(x) return torch.nn.functional.interpolate(x, size=original_size, mode='bilinear') # 完整FCN模型 class FCN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=21): super().__init__() self.base = VGGBase() self.head = FCNHead(512, num_classes) def forward(self, x): original_size = x.shape[-2:] features = self.base(x) return self.head(features, original_size) ``` #### 3. **关键实现细节** 1. **特征提取**：使用VGG16前4个卷积块作为基础网络（输出尺寸为输入尺寸的1/8）[^4] 2. **通道调整**：通过1x1卷积将特征通道数映射到类别数 3. **上采样**：使用转置卷积+双线性插值恢复原图尺寸[^3] 4. **参数冻结**：预训练基础网络参数可冻结以加速训练 #### 4. **训练流程** ```python # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 训练循环示例 model = FCN(num_classes=21) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(100): for images, masks in dataloader: outputs = model(images) loss = criterion(outputs, masks) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` #### 5. **性能优化技巧** - 使用多尺度训练增强泛化能力 - 添加辅助损失函数监督中间层输出 - 采用Dice Loss缓解类别不平衡问题 - 使用混合精度训练加速计算
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