pytorch进行上采样的种类实例

1、其中再语义分割比较常用的上采样：

其实现方法为：

def upconv2x2(in_channels, out_channels, mode='transpose'):
if mode == 'transpose':
# 这个上采用需要设置其输入通道，输出通道.其中kernel_size、stride
# 大小要跟对应下采样设置的值一样大小。这样才可恢复到相同的wh。这里时反卷积操作。
return nn.ConvTranspose2d(
in_channels,
out_channels,
kernel_size=2,
stride=2)
else:
# out_channels is always going to be the same
# as in_channels
# 这里不会改变通道数，其中scale_factor是上采用的放大因子，其是相对于当前的
# 输入大小的倍数
return nn.Sequential(
nn.Upsample(mode='bilinear', scale_factor=2, align_corners=True))
# 这里的代码是在这里设置多一个卷积,这样子就起到了可以修改其输出通道的功能了。
# 相当于功能跟ConvTranspose2d()差不多，只是上采样的方法不同
conv1x1((in_channels, out_channels))

def conv1x1(in_channels, out_channels, groups=1):
return nn.Sequential(nn.Conv2d(
in_channels,
out_channels,
kernel_size=1,
groups=groups,
stride=1),
nn.BatchNorm2d(out_channels))

另一种上采样的方法是，参考代码：segnet_pytorch：

# Stage 5
x51 = F.relu(self.bn51(self.conv51(x4p)))
x52 = F.relu(self.bn52(self.conv52(x51)))
x53 = F.relu(self.bn53(self.conv53(x52)))
#这个id5记录的是池化操作时最大值的index，其要设置参数return_indices为True
x5p, id5 = F.max_pool2d(x53,kernel_size=2, stride=2,return_indices=True)

# Stage 5d
#这个是进行最大值上采样的函数，其是根据id5来把值放到什么位置，其它位置没有值的地方
补0
x5d = F.max_unpool2d(x5p, id5, kernel_size=2, stride=2)
x53d = F.relu(self.bn53d(self.conv53d(x5d)))
x52d = F.relu(self.bn52d(self.conv52d(x53d)))
x51d = F.relu(self.bn51d(self.conv51d(x52d)))

测试例子：

#测试上采样
m=nn.MaxPool2d((3,3),stride=(1,1),return_indices=True)
upm=nn.MaxUnpool2d((3,3),stride=(1,1))
data4=torch.randn(1,1,3,3)
output5,indices=m(data4)
output6=upm(output5,indices)

print('\ndata4:',data4,
'\nmaxPool2d',output5,
'\nindices:',indices,
'\noutput6:',output6)

其输出为：

data4: tensor([[[[ 2.3151, -1.0391, 0.1074],
[ 1.9360, 0.2524, 2.3735],
[-0.1151, 0.4684, -1.8800]]]])
maxPool2d tensor([[[[2.3735]]]])
indices: tensor([[[[5]]]])
output6: tensor([[[[0.0000, 0.0000, 0.0000],
[0.0000, 0.0000, 2.3735],
[0.0000, 0.0000, 0.0000]]]])

以上这篇pytorch进行上采样的种类实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

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