PixelShuffle

零基础也可以探索 PyTorch 中的上采样与下采样技术

目录torch.nn子模块VisionLayers详解nn.PixelShuffle用法与用途使用技巧注意事项参数示例代码nn.PixelUnshuffle用法与用途使用技巧注意事项参数示例代码nn.Upsample
E寻数据·2024-01-09 09:31

超分任务中的转置卷积、pixelshuffle 和插值上采样

前言超分任务中，有两种上采用的方式：先插值上采样，再进行卷积操作；先卷积操作，再插值上采样。一般随着训练的推进，2方法会比1方法获取更加高频且准确的信息，而且2方法比1方法计算开销小。下面讲讲常见上采样方式。1.转置卷积以2维卷积来进行演示，输入一个4x4的单通道图像，卷积核取1个4x4的，假设这里取上采样比例为2，那么我们的目标就是恢复成一个8x8的单通道图像。首先通过fractionalind
木水_·2023-12-26 13:27

pytorch的pixel_shuffle转tflite文件

torch.pixel_shuffle()是pytorch里面上采样比较常用的方法，但是和tensoflow的depth_to_space不是完全一样的，虽然看起来功能很像，但是细微是有差异的deftf_pixelshuffle
喝粥也会胖的唐僧·2023-09-28 19:43

【torch.nn.PixelShuffle】和 【torch.nn.UnpixelShuffle】

文章目录torch.nn.PixelShuffle直观解释官方文档torch.nn.PixelUnshuffle直观解释官方文档torch.nn.PixelShuffle直观解释PixelShuffle
zyw2002·2023-08-10 02:40

2019.07.01|Pytorch实现PixelShuffle

今天在思考如何解决model在上采样过程中可能会出现的棋盘格现象，阅读到一篇被CVPR2016收录的论文，里面提出了PixelShuffle，链接如下《Real-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetwork
飘来的笔迹是深藏激情你的心语·2023-06-24 00:39

小白学Pytorch系列--Torch.nn API Vision Layers(15)

小白学Pytorch系列–Torch.nnAPIVisionLayers(15)方法注释nn.PixelShuffle将形状张量(∗，Cr2,H,W)(*，Cr^2,H,W)(∗，Cr2,H,W)中的元素重新排列为形状张量
发呆的比目鱼·2023-04-12 15:12

[记录]上采样和PixelShuffle

https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946
好吃红薯·2023-03-11 12:32

PyTorch常用函数(7)

1.可视化层torch.nn.PixelShuffle(upscale_factor)：将shape为[N,C∗r2,H,W][N,C*r^2,H,W][N,C∗r2,H,W]的Tensor重新排列为shape
求则得之，舍则失之·2023-02-05 16:46

验证pixelshuffle函数

ESPCN中pixelshuffle像素排列ESPCN中用到了pixelshuffle函数，但为了保险起见，我们还是需要用简单的数来验证下像素点的排列是否与我们想的一致。
白水煮青蛙·2023-02-03 15:21

深度学习之上采样方法PixelShuffle

importnumpyasnpx=np.array([1,2,3,4])#放大因子倍数scale=4x=x[...,None]x=np.repeat(x,scale,axis=1)#(4,4)print(x.shape)c1,c2=np.split(x,indices_or_sections=2,axis=1)c=np.stack([c1,c2],axis=2)#(4,2,2)print(c.sh
小陈phd·2023-02-03 15:51

4、PixelShuffle

1背景介绍2用法简介2.1实战代码2.2效果展示(82条消息)PyTorch之PixelShuffle_f.pixel_shuffle_Ton10的博客-CSDN博客
Adagrad·2023-02-03 15:21

PixelShuffle特征图的上采样的方法

PixelShuffle是一种上采样方法，可以对缩小后的特征图进行有效的放大。
hitrjj·2023-02-03 15:21

PixelShuffler实现上采样的原理

三，PixelShuffler实际原理pixelshuffle算法的实现流程如上图，其实现的功能是：将一个H×W的低分辨率输入图像
AI剑客·2023-02-03 15:20

PixelShuffle上采样原理讲解及程序实现

1PixelShuffle简介PixelShuffle（Sub-PixelConvolutionalNeuralNetwork，像素重组）是一种经典的上采样方法，由《Real-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetwork
Dark universe·2023-02-03 15:20

低分辨率feature maps的上采样方法：pixelshuffle

pixelshuffle是一种对低分辨率特征图上采样的新思路，假设我们打算将H×\times×W×\times×C的特征图在长和宽的维度扩大rrr倍变成rrrH×\times×rrrW×\times×C
Legolas~·2023-02-03 15:50

[Pytorch] Pixel Shuffle

PixelShuffle在Pytorch中的实现Pixelshuffle的原理这里不着重探讨，详细原理请参考论文：Real-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetwork
NK_ZZL·2023-02-03 15:50

pytorch中的pixelshuffle通道变换

Pixelshuffle会将shape为(B,r^2*C,H,W)的tensor变成shape为(B,C,rxH,rxW)的tensor。0-r^2的通道映射为输出的第一个通道，以此类推。
qiumokucao·2023-02-03 15:19

PyTorch之PixelShuffle

这里介绍一下PyTorch中torch.nn.PixelShuffle()这个层的背景介绍和相关用法。
Ton10·2023-02-03 15:19

pytorch: 上采样和PixelShuffle

1.VisionLayer1.1PixelShuffle1.2Upsample（新版本中推荐使用torch.nn.functional.interpolate）1.3UpsamplingNearest2d1.4UpsamplingBilinear2d2
啊菜来了·2023-01-12 18:11

超分算法ESPCN：Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel亚像素卷积

Real-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetwork几种上采样方式亚像素卷积的简单理解总结这篇文章提出了一种新的上采样方式：亚像素卷积（PixelShuffle
暖风️·2023-01-09 08:49

上采样函数pixel_shuffle的使用

随缘更pixel_shuffle=torch.nn.PixelShuffle(2)#括号中的数值只能是int不能是float,表示上采样倍率output=pixel_shuffle(img_tensor
m0_63564748·2022-12-30 12:09

深度网络中的上采样总结

目前有以下几种基本的上采样方法：1.UpSample+Conv1X12.ConvTransposed3.Conv+PixelShuffle下文对每种方法进行详细介绍。
包休·2022-12-20 04:07

论文阅读 | Channel Attention Is All You Need for Video Frame Interpolation

前言：视频插帧方法CAIN，不用光流的pixelshuffle+channelattention的方法论文地址：【here】代码地址：【here】ChannelAttentionIsAllYouNeedforVideoFrameInterpolation
btee·2022-12-14 16:06

深度学习网络中的尺寸不变或重采样

文章目录概述尺寸不变或降采样卷积+池化patchembedding&patchmerging隔行采样上采样pixelshuffle参考文献概述网络尺寸的改变，尤其是下采样时，比较经典的方式就是卷积加池化
F_L_O_W·2022-12-13 18:12

PixelShuffle详解和cuda实现

1.背景1.1PixelShuffle的出处PixelShuffle这一操作出自论文Real-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetwork
BigerBang·2022-11-22 01:26

PixelShuffle原理笔记（paper，pytorch实现）

pixelshuffer是一种图像上采样的方法，参考paper它在Pytorch中的实现为pixel_shuffle=torch.nn.PixelShuffle(r)output=pixel_shuffle
蓝羽飞鸟·2022-10-25 16:58

PixelShuffle方法

原文链接：https://blog.csdn.net/u014636245/article/details/98071626PixelShuffle是一种上采样方法，可以对缩小后的特征图进行有效的放大。
阿委困的不能行·2022-10-19 14:48

特征图拼接

1、2、3、4分组的特征，可以使用reshape+transpose同理把1、2、3、4分组特征concat在一起，希望转换为12341234，同样可以使用reshape+transposefold和PixelShuffle
行走江湖要用艺名·2022-03-24 02:00

Sub-pixel Convolution(子像素卷积)

Sub-pixelconvolution是一种巧妙的图像及特征图upscale的方法，又叫做pixelshuffle（像素洗牌）。我们知道，用深度学习处理图像的话，经常需要对特征图放大。
framebreak·2020-08-17 16:06

上采样方法大PK（Upsample，Interpolate，resize，Transposed convolution，deconv，Unpool，Pixelshuffle）

目录Upsample:Interpolate，resize:Transposedconvolution，deconv:Unpool：Pixelshuffle：Upsample:Pytorchexample
watersink·2020-08-02 13:21

deepfake 资源总结

1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/34042498深度解密换脸应用Deepfake2.在1里面提到的PixelShuffle，具体见参考3：https://mathematica.stackexchange.com
维尼弹着肖邦的夜曲·2020-07-29 00:03

上采样和PixelShuffle

0、前言上采样：可以简单的理解为任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。最简单的方式是重采样和插值：将输入图片inputimage进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值bilinear等插值方法对其余点进行插值。Deconvolution(反卷积)在CNN中常用于表示一种反向卷积，但它并不是一个完全符合数学规定的反卷积操作。反卷积也被称为分数步长卷积(conv
张博208·2020-07-07 03:07

超分辨率重建 Super Resolution with PixelShuffle(PyTorch)

将RGB图像转换为YCbCr图像，2.选取其中的Y通道完成超分辨率重建3.Cb、Cr通道通过PIL.Image自带的BICUBIC算法上采样4.将YCbCr图像转换为RGB图像并保存2、超分辨率重建的PixelShuffle
ClarenceHoo·2020-06-21 04:00

pytorch PixelShuffle和Upscale函数

pytorchPixelShuffle和Upscale函数该函数设计思想来源于2016年的一篇SR文章,Real-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetwork原理如下图:子像素卷积的实现原理:利用卷积得到图像r2r^2r2个通道的特征图,并且特征图的大小和输入图像
DaneAI·2018-12-26 18:42

Sub-pixel Convolution(子像素卷积)

Sub-pixelconvolution是一种巧妙的图像及特征图upscale的方法，又叫做pixelshuffle（像素洗牌）。我们知道，用深度学习处理图像的话，经常需要对特征图放大。
木盏·2018-12-12 16:55

PyTorch学习笔记(10)——上采样和PixelShuffle

去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士ShiWenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle
sooner高·2018-09-27 10:20

PyTorch中的PixelShuffle

感性认识一般的convolution操作会使featuremap变小，但当我们的stride=1r<1stride=1r<1时，可以让卷积后的featuremap变大，这个新的操作叫做sub-pixelconvolution，具体原理可以看Real-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-PixelConvolution
gdymind·2018-09-04 18:02

【索引】Permutation :: Examples

Permutation::Examples10294-ArifinDhaka(FirstLovePart2)12103-Leonardo'sNotebook11077-FindthePermutations1156-PixelShuffle
u011328934·2014-08-13 11:00

uva 1156 - Pixel Shuffle(模拟+置换)

题目链接：uva1156-PixelShuffle题目大意：给定一个N*N的黑白位图，有7种操作，并且对应在指令后加上‘-’即为操作的逆，给定N和一系列操作，（从最后一个开始执行），问说这一套指令需要执行多少次才能形成循环
u011328934·2014-08-13 11:00
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