affine_grid和grid_sample
时间: 2023-08-21 17:06:41 浏览: 56
affine_grid和grid_sample是PyTorch中用于进行空间变换的两个函数。
affine_grid函数可以生成仿射变换的网格,其输入是一个仿射矩阵和输出网格的形状,输出是一个二维网格点坐标的张量。可以将这个张量作为输入传递给grid_sample函数。
grid_sample函数接受一个输入张量和一个采样网格张量,它根据采样网格对输入张量进行采样并输出采样结果。可以通过affine_grid函数生成采样网格张量来实现仿射变化。grid_sample函数还可以使用不同的采样算法,如双线性插值、最近邻插值等。
这两个函数的组合可以实现图像的空间变换,如旋转、平移、缩放等。
相关问题
userwarning: default grid_sample and affine_grid behavior has changed to ali
userwarning: default grid_sample and affine_grid behavior has changed to align_corners=False in torch.nn.functional.
在使用torch.nn.functional中的grid_sample和affine_grid函数时,出现了一条警告信息,指出默认的行为已更改为align_corners=False。
在之前的版本中,默认的行为是使用align_corners=True,也就是调整角点对齐的方式。当align_corners=True时,输入像素点到输出像素点之间的映射是闭合的,而当align_corners=False时,会将输入像素点到输出像素点之间的映射看作是半闭合的。
这个改变的目的是为了改善旋转、缩放等操作中的插值效果。在一些情况下,当输入和输出像素点位置之间的网格不对齐时,之前的默认行为可能会导致一些非预期的结果。新的默认行为可以更好地适应不对齐的情况。
如果希望使用之前的行为(align_corners=True),可以在调用这两个函数时显式地指定align_corners=True,即:
grid_sample(input, grid, align_corners=True)
affine_grid(theta, size, align_corners=True)
总之,这个改变提醒我们,在使用grid_sample和affine_grid函数时要注意默认行为的变化,根据具体的需求去选择是否使用align_corners=True或align_corners=False。
F.affine_grid
F.affine_grid 是 PyTorch 中的一个函数,用于生成仿射变换后的网格。它的输入是一个仿射变换矩阵和一个输出网格的大小,输出是一个二维的网格。这个网格可以被用作双线性插值的采样点,以便进行图像的仿射变换。
具体来说,F.affine_grid 接受两个参数:
- theta: 一个大小为 (batch_size, 2, 3) 的张量,表示仿射变换矩阵。
- size: 一个二元组 (H, W),表示输出网格的大小。
函数会根据输入的仿射变换生成一个大小为 (batch_size, H, W, 2) 的四维张量,其中最后一维的两个通道分别表示 x 和 y 坐标。这个输出网格可以用于双线性插值操作,从而实现图像的仿射变换。
需要注意的是,F.affine_grid 只是生成了仿射变换后的网格,并没有对图像进行实际的变换操作。如果想要对图像进行仿射变换,可以使用 F.grid_sample 函数,该函数可以根据生成的网格对图像进行采样,并进行插值操作。