torch.nn.functional.grid_sample

时间: 2023-04-22 16:06:04 浏览: 170
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PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

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torch.nn.functional.grid_sample是PyTorch中的一个函数，用于对输入的二维图像进行采样，输出一个新的二维图像。它可以用于图像变形、旋转、缩放等操作。该函数的输入包括原始图像、采样点坐标和采样方法等参数，输出为采样后的新图像。
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def forward(self, disp, left_img, right_img): print("disp.size()",disp.size()) B, C, H, W = disp.size() grid = torch.arange(0, W).view(1, -1).repeat(H, 1) grid = grid.view(1, 1, H, W).repeat(B, 1, 1, 1) print("grid.shape()",grid.shape) vgrid = grid - disp vgrid = vgrid.permute(0, 2, 3, 1) vgrid = vgrid.to(device) print("right_img.shape()",right_img.shape) print("vgrid.shape()",vgrid.shape) output = nn.functional.grid_sample(right_img, vgrid) mask = torch.ones(right_img.size()) mask = nn.functional.grid_sample(mask, vgrid) mask[mask < 0.999] = 0 mask[mask > 0] = 1 img_warp_mask = output * mask img_mask = left_img * mask img_mask.detach_() criterion = torch.nn.L1Loss() loss = criterion(img_warp_mask, img_mask) return loss, img_warp_mask解释每一行的意思

- output 是通过使用 nn.functional.grid_sample() 函数对 right_img 进行采样得到的配准后的图像。 - mask 是一个全为 1 的张量，与 right_img 大小相同。同样使用 nn.functional.grid_sample() 函数对...

f.grid_sample函数

torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None) 参数说明： - input：输入的特征图，形状为（batch_size, channels, height, width）。 - grid：...
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linearized_multisampling_release:ICCV 2019口头的代码发布，“用于可区分图像转换的线性化多重采样”

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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，...

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grid_sample函数的调用方式如下：torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None)。 在这个函数中，输入参数input是输入特征图，参数grid是一个网格...

grid sample

grid_sample是一个PyTorch中的函数，它可以根据给定的grid坐标从输入的像素中进行采样。如果该坐标下没有对应的输入像素，则会使用双线性...在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.grid_sample函数来调用该函数。

grid_sampler MMDEPLOY

MMDEPLOY可能是某个特定框架、库或者平台对Grid_sampler功能的一种实现或应用，比如PyTorch的torch.nn.functional.grid_sample就是一个常见的grid sampler函数，它的部署可能指将其集成到实际项目或生产环境中的过程...

affine_grid举例说明

import torch.nn.functional as F # 定义输入特征图 input = torch.randn(1, 3, 4, 4) # 定义仿射矩阵 theta = torch.tensor([[1, 0.5, 0], [0, 1, 0]]) # 生成仿射变换矩阵 grid = F.affine_grid(theta....

请展示可变形卷积的计算实例(带数值的例子). 然后请用python代码实现

sample_ij = torch.nn.functional.grid_sample(x_ij.unsqueeze(1), xy.unsqueeze(1), mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=False) sample_ij = sample_ij.view(N, kH, kW, C, 2) sample_ij = ...

mask R_CNN实现各部分代码

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