PyTorch中g(shù)rid_sample的使用及說明
關(guān)于grid_sample的使用
grid_sample底層是應(yīng)用雙線性插值，把輸入的tensor轉(zhuǎn)換為指定大小。
那它和interpolate有啥區(qū)別呢？
interpolate是規(guī)則采樣（uniform)，但是grid_sample的轉(zhuǎn)換方式，內(nèi)部采點的方式并不是規(guī)則的，是一種更為靈活的方式。
torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear', padding_mode=‘zeros')
input：輸入tensor， shape為 [N, C, H_in, W_in]grid：一個field flow， shape為[N, H_out, W_out, 2]，最后一個維度是每個grid（H_out_i, W_out_i)在input的哪個位置的鄰域去采點。數(shù)值范圍被歸一化到[-1,1]。
下面將介紹具體的例子
import torch from torch.nn import functional as F inp = torch.ones(1, 1, 4, 4) # 目的是得到一個 長寬為20的tensor out_h = 20 out_w = 20 # grid的生成方式等價于用mesh_grid new_h = torch.linspace(-1, 1, out_h).view(-1, 1).repeat(1, out_w) new_w = torch.linspace(-1, 1, out_w).repeat(out_h, 1) grid = torch.cat((new_h.unsqueeze(2), new_w.unsqueeze(2)), dim=2) grid = grid.unsqueeze(0) outp = F.grid_sample(inp, grid=grid, mode='bilinear') print(outp.shape) #torch.Size([1, 1, 20, 20])
在上面的例子中，我們將一個大小為4x4的tensor 轉(zhuǎn)換為了一個20x20的。
grid的大小指定了輸出大小，每個grid的位置是一個（x,y）坐標，其值來自于：輸入input的（x，y）中 的四鄰域插值得到的。
圖片來自于SFnet（eccv2020）。flow field是grid， low_resolution是input， high resolution是output。
至于grid的值是控制在-1，1的。那如何對應(yīng)在input上呢。
這個來看一下pytorch的底層源碼。
第66行到71行，獲取到了grid的x和y，之后對其做了新的變換，變到input的坐標系下了。
IW和IH是input的寬和高。
real ix = THTensor_fastGet4d(grid, n, h, w, 0);
real iy = THTensor_fastGet4d(grid, n, h, w, 1);
// normalize ix, iy from [-1, 1] to [0, IH-1] & [0, IW-1]
ix = ((ix + 1) / 2) * (IW-1);
iy = ((iy + 1) / 2) * (IH-1);torch.nn.functional.grid_sample() 注意點
用法： 主要用于采樣，一般是使用bilinear根據(jù)grid的坐標采樣
F.grid_sample(img, grid, align_corners=True)
img是采樣的空間，grid是生成的網(wǎng)格坐標。grid通常由torch.meshgrid()生成，且要映射到(-1，1)之間，如：
dx = torch.linspace(-1,1, 9) dy = torch.linspace(-1, 1,7) coords = torch.stack(torch.meshgrid(dy, dx), axis=-1) ? #[dy*dx*2]
輸入輸出情況：
假如是4D 的input：
img.shape : [B,C,H_in,W_in] grid.shape: [B,H_out,W_out,2] out: [B,C,H_out,W_out]
細節(jié)
1.為什么meshgrid生成坐標的時候，stack成coords時需要逆序(第一層是y，第二層是x)？
Ans：采樣的時候，在img上取點，坐標是根據(jù)grid來的，grid[:,:,0]是W維度的坐標，grid[:,:,1]是H維度的坐標，所以這個地方需要注意，是反過來的
2.grid的形狀僅僅影響output的形狀，直接決定取點的還是坐標，所以尤其要注意grid坐標疊。
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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