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文章介绍Pixel Shuffle 与 Pixel UnShuffle
📝 Pixel Shuffle 与 Pixel UnShuffle
pixel_shuffle
和 pixel_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
height
和width
必须是r
的倍数,即height = new_height * r
和width = 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_shuffle
和 pixel_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。- 作者:木白
- 链接:https://www.xiebaiyuan.top/technology/pixel-shuffle%26pixelunshuffle
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议,转载请注明出处。