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PixelShuffler原理

PixelShuffler是一种端到端可学习的上采样模块，通过设置上采样比例，就可由低分辨率图像获取指定倍率的高分辨率图像。上采样可以理解为在同一个位置，原来只是以1:1的比例提取信息，而现在以1:4的比例提取信息，提取信息的频率更高了，所以能反映的细节也就更多。对于tensor来说，在同一个位置多提取信息，也就是通过卷积生成通道数更多的tensor。具体过程为（以一个（n,64,64,64）的特征图为例）

  • 通过卷积，得到通道数倍增的特征图（n,64,64,256）
  • 将特征图切割成若干份，对每一份（n,64,64,4）的像素点进行重新排列,reshape成(n,64,64,2,2），再reshape成（n,64,2,64,2），最后reshape成（n,128,128,1），再把这么多份拼接起来，得（n,128,128,64）的特征图
    PixelShuffler原理_第1张图片
    (操作有点类似RAW图的bayer阵列格式转成RGB格式的逆操作)

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他