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PyTorch grid_sample的使用
关于grid_sample的使用
grid_sample底层是应用双线性插值，把输入的tensor转换为指定大小。
那它和interpolate有啥区别呢？
interpolate是规则采样（uniform)，但是grid_sample的转换方式，内部采点的方式并不是规则的，是一种更为灵活的方式。
torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear', padding_mode=‘zeros')
input：输入tensor， shape为 [N, C, H_in, W_in]grid：一个field flow， shape为[N, H_out, W_out, 2]，最后一个维度是每个grid（H_out_i, W_out_i)在input的哪个位置的邻域去采点。数值范围被归一化到[-1,1]。
下面将介绍具体的例子
import torch from torch.nn import functional as F inp = torch.ones(1, 1, 4, 4) # 目的是得到一个 长宽为20的tensor out_h = 20 out_w = 20 # grid的生成方式等价于用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，我们将一个大小为4x4的tensor 转换为了一个20x20的。
grid的大小指定了输出大小，每个grid的位置是一个（x,y）坐标，其值来自于：输入input的（x，y）中 的四邻域插值得到的。
图片来自于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。那如何对应在input上呢。
这个来看一下pytorch的底层源码。
第66行到71行，获取到了grid的x和y，之后对其做了新的变换，变到input的坐标系下了。
IW和IH是input的宽和高。
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() 注意点
用法： 主要用于采样，一般是使用bilinear根据grid的坐标采样
F.grid_sample(img, grid, align_corners=True)
img是采样的空间，grid是生成的网格坐标。grid通常由torch.meshgrid()生成，且要映射到(-1，1)之间，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]
输入输出情况：
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]
细节
1.为什么meshgrid生成坐标的时候，stack成coords时需要逆序(第一层是y，第二层是x)？
Ans：采样的时候，在img上取点，坐标是根据grid来的，grid[:,:,0]是W维度的坐标，grid[:,:,1]是H维度的坐标，所以这个地方需要注意，是反过来的
2.grid的形状仅仅影响output的形状，直接决定取点的还是坐标，所以尤其要注意grid坐标叠。
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持码农之家。
