天天五分钟深度学习PyTorch:图像的处理的上采样和下采样 ...

本文重点

在pytorch中封装了上采样和下采样的方法，我们可以使用封装好的方法可以很方便的完成采样任务，采样分为上采样和下采样。
上采样和下采样

下采样（缩小图像）的主要目的有两个：1、使得图像符合表现区域的巨细；2、生成对应图像的缩略图。
下采样（ 放大图像）的主要目的是放大原图像,从而可以表现在更高分辨率的表现设备上。
采样的原理

下采样原理：对于一幅图像尺寸为M*N，对其举行s倍下采样，即得到(M/s)*(N/s)尺寸的得分辨率图像，当然s应该是M和N的公约数，如果思量的是矩阵形式的图像，就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素，这个像素点的值就是窗口内全部像素的均值：
上采样原理：图像放大险些都是采用内插值方法，即在原有图像像素的底子上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。
下采样或者上采样方式有许多种。如最近邻插值，双线性插值，均值插值，中值插值等方法。
封装好的方法

类：

1. Upsample
2. UpsamplingNearest2d
3. UpsamplingBilinear2d

复制代码

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。