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Python mxnet.gluon.contrib.nn.PixelShuffle2D用法及代碼示例

用法:

class mxnet.gluon.contrib.nn.PixelShuffle2D(factor)

參數：

  • factor：(int or 2-tuple of int) - 上采樣因子，應用於H和W尺寸，按此順序。
  • Inputs：-
    • data: 形狀張量(N, f1*f2*C, H, W).
  • Outputs：-
    • out: 形狀張量(N, C, H*f1, W*f2).

基礎：mxnet.gluon.block.HybridBlock

Pixel-shuffle 用於二維上采樣的層。

Pixel-shuffling 是沿channel 維度獲取值組並將它們沿H 和W 維度重新組合成像素塊的操作，從而有效地將這些維度乘以大小的常數因子。

例如，形狀 的特征圖通過形成小的 像素塊並將它們排列在 網格中而被重新整形為 。

Pixel-shuffling 與常規卷積一起是一種替代的、可學習的方法，可以通過任意因子對圖像進行上采樣。據報道，它有助於克服轉置卷積(也稱為反卷積)上采樣中常見的棋盤偽影。見論文使用高效 Sub-Pixel 卷積神經網絡的實時單圖像和視頻超分辨率了解更多詳情。

例子：

>>> pxshuf = PixelShuffle2D((2, 3))
>>> x = mx.nd.zeros((1, 12, 3, 5))
>>> pxshuf(x).shape
(1, 2, 6, 15)

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.gluon.contrib.nn.PixelShuffle2D。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。