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Python mxnet.gluon.contrib.nn.PixelShuffle3D用法及代碼示例


用法:

class mxnet.gluon.contrib.nn.PixelShuffle3D(factor)

參數：

  • factor：(int or 3-tuple of int) - 上采樣因子，應用於D,H和W尺寸，按此順序。
  • Inputs：-
    • data: 形狀張量(N, f1*f2*f3*C, D, H, W).
  • Outputs：-
    • out: 形狀張量(N, C, D*f1, H*f2, W*f3).

基礎：mxnet.gluon.block.HybridBlock

Pixel-shuffle 層用於 3 維上采樣。

Pixel-shuffling(或 3D 中的 voxel-shuffling)是沿 channel 維度獲取值組並將它們重新分組為沿 D、H 和 W 維度的體素塊的操作，從而有效地相乘這些尺寸由一個常數因子決定。

例如，形狀 的特征圖通過形成小的體素 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 = PixelShuffle3D((2, 3, 4))
>>> x = mx.nd.zeros((1, 48, 3, 5, 7))
>>> pxshuf(x).shape
(1, 2, 6, 15, 28)

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.PixelShuffle3D。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。