图像降采样的计算原理:F.interpolate INTER_AREA

一、F.interpolate——数组采样操作

torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None)


功能:利用插值方法,对输入的张量数组进行上\下采样操作,换句话说就是科学合理地改变数组的尺寸大小,尽量保持数据完整。

输入:

input(Tensor):需要进行采样处理的数组。
size(int或序列):输出空间的大小
scale_factor(float或序列):空间大小的乘数
mode(str):用于采样的算法。'nearest'| 'linear'| 'bilinear'| 'bicubic'| 'trilinear'| 'area'。默认:'nearest'
align_corners(bool):在几何上,我们将输入和输出的像素视为正方形而不是点。如果设置为True,则输入和输出张量按其角像素的中心点对齐,保留角像素处的值。如果设置为False,则输入和输出张量通过其角像素的角点对齐,并且插值使用边缘值填充用于边界外值,使此操作在保持不变时独立于输入大小scale_factor。
recompute_scale_facto(bool):重新计算用于插值计算的 scale_factor。当scale_factor作为参数传递时,它用于计算output_size。如果recompute_scale_factor的False或没有指定,传入的scale_factor将在插值计算中使用。否则,将根据用于插值计算的输出和输入大小计算新的scale_factor(即,如果计算的output_size显式传入,则计算将相同 )。注意当scale_factor 是浮点数,由于舍入和精度问题,重新计算的 scale_factor 可能与传入的不同。

注意:

输入的张量数组里面的数据类型必须是float。
输入的数组维数只能是3、4或5,分别对应于时间、空间、体积采样。
不对输入数组的前两个维度(批次和通道)采样,从第三个维度往后开始采样处理。
输入的维度形式为:批量(batch_size)×通道(channel)×[可选深度]×[可选高度]×宽度(前两个维度具有特殊的含义,不进行采样处理)
size与scale_factor两个参数只能定义一个,即两种采样模式只能用一个。要么让数组放大成特定大小、要么给定特定系数,来等比放大数组。
如果size或者scale_factor输入序列,则必须匹配输入的大小。如果输入四维,则它们的序列长度必须是2,如果输入是五维,则它们的序列长度必须是3。
如果size输入整数x,则相当于把3、4维度放大成(x,x)大小(输入以四维为例,下面同理)。
如果scale_factor输入整数x,则相当于把3、4维度都等比放大x倍。
mode是’linear’时输入必须是3维的;是’bicubic’时输入必须是4维的;是’trilinear’时输入必须是5维的
如果align_corners被赋值,则mode必须是'linear','bilinear','bicubic'或'trilinear'中的一个。
插值方法不同,结果就不一样,需要结合具体任务,选择合适的插值方法。


补充:

align_corners=True与False的区别,从4×4上采样成8×8。一个是按四角的像素点中心对齐,另一个是按四角的像素角点对齐。

二、INTER_AREA究竟是在做啥?【转载】

INTER_AREA显得神神秘秘,因为它在OpenCV的文档里是这么写的:

resampling using pixel area relation. It may be a preferred method for image decimation, as it gives moire’-free results. But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST method.

然后什么叫“resampling using pixel area relation”(用像素面积关系重采样)呢?像素面积关系是什么关系?这

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