🏷️Pixel Shuffle 与 Pixel UnShuffle
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2024-7-22
2024-7-24
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文章介绍Pixel Shuffle 与 Pixel UnShuffle
 

📝 Pixel Shuffle 与 Pixel UnShuffle

pixel_shufflepixel_unshuffle 是两种在图像处理和深度学习中常用的操作,主要用于调整图像的分辨率和通道数。它们之间的主要区别在于它们操作的方向和目的。

1. pixel_shuffle

pixel_shuffle 操作主要用于提高图像的空间分辨率(即上采样)。它通过重新排列通道的元素,将较低分辨率图像的通道数转换为较高分辨率的空间维度。
具体步骤
  • 假设输入张量的形状为 (batch_size, channels, height, width),并且我们希望使用因子 r 进行 pixel_shuffle
  • 输入的 channels 必须是 r^2 的倍数,即 channels = new_channels * r^2
  • 操作将输入张量重新排列为形状 (batch_size, new_channels, height * r, width * r) 的输出张量。

2. pixel_unshuffle

pixel_unshuffle 操作主要用于降低图像的空间分辨率(即下采样)。它通过重新排列空间维度的元素,将较高分辨率图像的空间维度转换为较低分辨率的通道数。
具体步骤
  • 假设输入张量的形状为 (batch_size, channels, height, width),并且我们希望使用因子 r 进行 pixel_unshuffle
  • 输入的 heightwidth 必须是 r 的倍数,即 height = new_height * rwidth = new_width * r
  • 操作将输入张量重新排列为形状 (batch_size, channels * r^2, height / r, width / r) 的输出张量。

总结

  • pixel_shuffle:用于上采样,将通道维度转换为空间维度,提高图像的分辨率。主要用于生成更高分辨率的图像。
  • pixel_unshuffle:用于下采样,将空间维度转换为通道维度,降低图像的分辨率。主要用于生成更低分辨率的图像。
这两种操作通常成对使用,用于调整图像的分辨率以适应特定的神经网络架构需求。

🤗 总结归纳

pixel_shufflepixel_unshuffle 是图像处理和深度学习中常用的操作。pixel_shuffle 用于上采样,通过重新排列通道元素提高图像分辨率;pixel_unshuffle 用于下采样,通过重新排列空间维度元素降低图像分辨率。这两种操作通常成对使用,以调整图像分辨率以适应特定的神经网络架构需求。
 
 
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