Upsample¶
- class paddle.nn. Upsample ( size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=False, align_mode=0, data_format=None, name=None ) [源代码] ¶
用于调整一个 batch 中图片的大小。
输入为 3-D Tensor 时形状为(num_batches, channels, in_w)或者(num_batches, in_w, channels)，输入为 4-D Tensor 时形状为(num_batches, channels, in_h, in_w)或者(num_batches, in_h, in_w, channels)，输入为 5-D Tensor 时形状为(num_batches, channels, in_d, in_h, in_w)或者(num_batches, in_d, in_h, in_w, channels)，并且调整大小只适用于深度，高度和宽度对应的维度。
支持的插值方法：
NEAREST：最近邻插值
LINEAR：线性插值
BILINEAR：双线性插值
TRILINEAR：三线性插值
BICUBIC：双三次插值
最近邻插值是在输入 Tensor 的高度和宽度上进行最近邻插值。
线性插值是用一条线连接两个已知量来确定两个已知量之间的一个未知量的值的方法。
双线性插值是线性插值的扩展，用于在直线 2D 网格上插值两个变量（例如，该操作中的 H 方向和 W 方向）的函数。关键思想是首先在一个方向上执行线性插值，然后在另一个方向上再次执行线性插值。
三线插值是线性插值的一种扩展，是 3 参数的插值方程（比如 op 里的 D,H,W 方向），在三个方向上进行线性插值。
双三次插值是在二维网格上对数据点进行插值的三次插值的扩展，它能创造出比双线性和最近临插值更为光滑的图像边缘。
Align_corners 和 align_mode 是可选参数，插值的计算方法可以由它们选择。
示例：
For scale:
if align_corners = True && out_size > 1 :
scale_factor = (in_size-1.0)/(out_size-1.0)
else:
scale_factor = float(in_size/out_size)
Nearest neighbor interpolation:
if:
align_corners = False
input : (N,C,H_in,W_in)
output: (N,C,H_out,W_out) where:
H_out = \left \lfloor {H_{in} * scale_{}factor}} \right \rfloor
W_out = \left \lfloor {W_{in} * scale_{}factor}} \right \rfloor
else:
align_corners = True
input : (N,C,H_in,W_in)
output: (N,C,H_out,W_out) where:
H_out = round(H_{in} * scale_{factor})
W_out = round(W_{in} * scale_{factor})
Bilinear interpolation:
if:
align_corners = False , align_mode = 0
input : (N,C,H_in,W_in)
output: (N,C,H_out,W_out) where:
H_out = (H_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5
W_out = (W_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5
else:
input : (N,C,H_in,W_in)
output: (N,C,H_out,W_out) where:
H_out = H_{in} * scale_{factor}
W_out = W_{in} * scale_{factor}
Bicubic interpolation:
if:
align_corners = False
input : (N,C,H_in,W_in)
output: (N,C,H_out,W_out) where:
H_out = (H_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5
W_out = (W_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5
else:
input : (N,C,H_in,W_in)
output: (N,C,H_out,W_out) where:
H_out = H_{in} * scale_{factor}
W_out = W_{in} * scale_{factor}
Trilinear interpolation:
if:
align_corners = False , align_mode = 0
input : (N,C,D_in,H_in,W_in)
output: (N,C,D_out,H_out,W_out) where:
D_out = (D_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5
H_out = (H_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5
W_out = (W_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5
else:
input : (N,C,D_in,H_in,W_in)
output: (N,C,D_out,H_out,W_out) where:
D_out = D_{in} * scale_{factor}
H_out = H_{in} * scale_{factor}
W_out = W_{in} * scale_{factor}
有关最近邻插值的详细信息，请参阅维基百科： https://en.wikipedia.org/wiki/Nearest-neighbor_interpolation
有关线性插值的详细信息，请参阅维基百科： https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_interpolation
有关双线性插值的详细信息，请参阅维基百科： https://en.wikipedia.org/wiki/Bilinear_interpolation
有关三线插值的详细信息，请参阅维基百科： https://en.wikipedia.org/wiki/Trilinear_interpolation
有关双三次插值的详细信息，请参阅维基百科： https://en.wikipedia.org/wiki/Bicubic_interpolation
参数¶
size (list|tuple|Tensor|None) - 输出 Tensor 的形状，输入为 3D Tensor 时，形状为为(out_w)的 1-D Tensor。输入为 4D Tensor 时，形状为为(out_h, out_w)的 2-D Tensor。输入为 5-D Tensor 时，形状为(out_d, out_h, out_w)的 3-D Tensor。如果
size是列表，每一个元素可以是整数或者形状为[]的 0-D Tensor。如果size是 Tensor，则其为 1D Tensor。默认值为 None。scale_factor (float|Tensor|list|tuple|None，可选) - 输入的深度、高度或宽度的缩放因子。
size和scale_factor至少要设置一个。size的优先级高于scale_factor。默认值为 None。如果 scale_factor 是一个 list 或 tuple，它必须与输入的 shape 匹配。mode (str，可选) - 插值方法。支持"bilinear"或"trilinear"或"nearest"或"bicubic"或"linear"或"area"。默认值为"nearest"。
align_corners (bool，可选) - 一个可选的 bool 型参数，如果为 True，则将输入和输出 Tensor 的 4 个角落像素的中心对齐，并保留角点像素的值。默认值为 False。
align_mode (int，可选) - 双线性插值的可选项。可以是 '0' 代表 src_idx = scale *（dst_indx + 0.5）-0.5；如果为'1'，代表 src_idx = scale * dst_index。默认值为 0。
data_format (str，可选) - 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致。支持的值有："NCW"、"NWC"、"NCHW"、"NHWC"、"NCDHW"、"NDHWC"。默认值为 None，此时若输入是 3-D Tensor，
data_format将默认为"NCW"；若输入是 4—D Tensor, 将默认为"NCHW"；若输入是 5—D Tensor, 将默认为"NCDHW"。name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
返回¶
返回用于计算 Upsample 的可调用对象。
代码示例¶
>>> import paddle
>>> input = paddle.rand([2, 3, 6, 10], dtype="float32")
>>> upsample_out = paddle.nn.Upsample(size=[12, 12])
>>> output = upsample_out(x=input)
>>> print(output.shape)
[2, 3, 12, 12]