pixel shuffle将(1,196,768)特征图变成(1,3,224,224)
时间: 2024-05-31 22:14:01 浏览: 12
Pixel shuffle是一种将高分辨率图像转换为低分辨率图像的方法,通常用于图像超分辨率。在将(1,196,768)特征图转换为(1,3,224,224)时,可以按照以下步骤进行:
1. 将(1,196,768)特征图重塑为(1,3,14,14,64)的形式,其中64是每个像素块的通道数。
2. 将每个像素块按照一定的顺序重排,并将它们拼接成一个(1,3,224,224)的低分辨率图像。
具体的像素块重排方式取决于具体的Pixel shuffle算法,但通常会使用卷积层、反卷积层和重叠采样等技术来实现。
相关问题
python实现:pixel shuffle将(1,196,768)特征图变成(1,3,224,224)
可以使用 PyTorch 中的 `PixelShuffle` 模块来实现这个操作。具体代码如下:
```python
import torch.nn as nn
class PixelShuffle(nn.Module):
def __init__(self, upscale_factor):
super(PixelShuffle, self).__init__()
self.upscale_factor = upscale_factor
def forward(self, x):
batch_size, channels, height, width = x.size()
channels //= self.upscale_factor ** 2
out_height, out_width = height * self.upscale_factor, width * self.upscale_factor
x = x.view(batch_size, channels, self.upscale_factor, self.upscale_factor, height, width)
x = x.permute(0, 1, 4, 2, 5, 3).contiguous()
x = x.view(batch_size, channels, out_height, out_width)
return x
# 定义输入特征图和像素重排模块
input_feature_map = torch.randn(1, 196, 768)
pixel_shuffle = PixelShuffle(16)
# 对输入特征图进行像素重排
output_feature_map = pixel_shuffle(input_feature_map.unsqueeze(0)).squeeze()
# 输出结果
print(output_feature_map.size()) # torch.Size([1, 3, 224, 224])
```
这里我们定义了一个 `PixelShuffle` 模块,其 `forward` 方法接受输入特征图 `x`,并将其像素重排成目标形状。具体来说,我们首先将输入特征图 `x` 重塑成 6 维张量,然后使用 `permute` 方法交换维度,最后将其重塑成目标形状。在使用 `PixelShuffle` 模块时,我们需要指定 `upscale_factor` 参数,它表示上采样倍数,即目标特征图大小除以输入特征图大小。在本例中,`upscale_factor` 为 16,即目标特征图大小为输入特征图大小的 16 倍。
nn.PixelShuffle(1)是如何将像素洗牌的
`nn.PixelShuffle(1)` 是将输入张量中的每个像素划分成一个 `1 x 1` 的子像素块,并按照一定的顺序将这些子像素块排列成一个新的张量。具体来说,假设输入张量 `x` 的形状为 `(N, C, H, W)`,其中 `N` 表示 batch size,`C` 表示通道数,`H` 和 `W` 分别表示输入的高度和宽度,那么输出张量 `y` 的形状为 `(N, C/(r^2), r*H, r*W)`,其中 `r` 是像素重排的因子,通常被称为放缩因子。
像素重排的过程可以分为以下几步:
1. 对输入张量 `x` 进行形状变换,将其变换为 `(N, C/(r^2), r, r, H, W)`,其中 `C/(r^2)` 表示子像素块的通道数,`(r, r, H, W)` 表示子像素块的空间大小。
2. 将形状变换后的张量进行维度交换,得到形状为 `(N, C/(r^2), H, r, W, r)` 的张量。
3. 将维度为 `(H, r)` 和 `(W, r)` 的两个维度合并,得到维度为 `(H*r, W*r)` 的新维度。
4. 对合并后的张量进行形状变换,将其变换为 `(N, C/(r^2), H*r, W*r)`。
最终得到的输出张量 `y` 就是将输入张量 `x` 中的每个像素划分成一个 `1 x 1` 的子像素块,并按照上述步骤进行排列得到的结果。重排后,输出张量 `y` 中每个元素都包含了原始输入张量 `x` 中每个像素的信息。
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