pytorch实现upsample

最新推荐文章于 2024-03-20 11:42:00 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch meshgrid
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scut_salmon/article/details/99201184
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。

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

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：

pytorch之nn.Upsample函数
浩瀚之水的专栏
09-15 4128
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模型复现踩坑记, upsample不可靠
AAUfoa的博客
03-31 4612
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 8949
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.],
Pytorch：nn.Upsample() 和nn.ConvTranspose2d()
weixin_42046845的博客
03-20 3441
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。
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 1256
pytorch实现UNet
Yolov3模型——pytorch实现
Peach_____的博客
01-25 779
【代码】Yolov3模型——pytorch实现。
pytorch实现简单的FCN全卷积网络结构，用于语义分割
05-12
在PyTorch中构建FCN模型，我们可以利用其`torch.nn`模块中的各种层类，如卷积层（Conv2d）、池化层（MaxPool2d）和上采样层（Upsample）等。 **FCN结构** 一个基本的FCN结构通常包括以下部分： 1. **预训练网络**...
pytorch的nn.Upsample，查看上采样效果
qq_37025073的博客
07-06 5501
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
m0_46378271的博客
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 2121
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_
pytorch中的上采样以及各种反操作，求逆操作
zz2230633069的博客
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import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn   F.upsample(input, size=None, scale_factor=None,mode='nearest', align_corners=None) r"""Upsamples the input to either the given :attr...
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芒果干的博客
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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
pytorch与caffe中上采样upsample与反卷积的总结
zl3090的博客
03-12 2174
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 1559
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
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qq_36944952的博客
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Pytorch常用的函数(四)深度学习中常见的上采样方法总结
qq_44665283的博客
11-11 5140
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pytorch实现FCN
最新发布
03-08
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...
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