image_resize

paddle.fluid.layers.image_resize(input, out_shape=None, scale=None, name=None, resample='BILINEAR', actual_shape=None, align_corners=True, align_mode=1, data_format='NCHW')[源代码]

注意: 参数 actual_shape 将被弃用,请使用 out_shape 替代。

该OP用于调整一个batch中图片的大小。

输入为4-D Tensor时形状为(num_batches, channels, in_h, in_w)或者(num_batches, in_h, in_w, channels),输入为5-D Tensor时形状为(num_batches, channels, in_d, in_h, in_w)或者(num_batches, in_d, in_h, in_w, channels),并且调整大小只适用于深度,高度和宽度对应的维度。

支持的插值方法:

BILINEAR:双线性插值

TRALINEAR:三线插值

NEAREST:最近邻插值

最近邻插值是在输入张量的高度和宽度上进行最近邻插值。

双线性插值是线性插值的扩展,用于在直线2D网格上插值两个变量(例如,该操作中的H方向和W方向)的函数。 关键思想是首先在一个方向上执行线性插值,然后在另一个方向上再次执行线性插值。

三线插值是线性插值的一种扩展,是3参数的插值方程(比如op里的D,H,W方向),在三个方向上进行线性插值。

Align_corners和align_mode是可选参数,插值的计算方法可以由它们选择。

示例:

For scale:

  if align_corners = True && out_size > 1 :

    scale_factor = (in_size-1.0)/(out_size-1.0)

  else:

    scale_factor = float(in_size/out_size)

Nearest neighbor interpolation:

if:
    align_corners = False

    input : (N,C,H_in,W_in)
    output: (N,C,H_out,W_out) where:

    H_out = \left \lfloor {H_{in} * scale_{}factor}} \right \rfloor
    W_out = \left \lfloor {W_{in} * scale_{}factor}} \right \rfloor

else:
    align_corners = True

    input : (N,C,H_in,W_in)
    output: (N,C,H_out,W_out) where:

    H_out = round(H_{in} * scale_{factor})
    W_out = round(W_{in} * scale_{factor})

Bilinear interpolation:

if:
    align_corners = False , align_mode = 0

    input : (N,C,H_in,W_in)
    output: (N,C,H_out,W_out) where:

    H_out = (H_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5
    W_out = (W_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5

else:

    input : (N,C,H_in,W_in)
    output: (N,C,H_out,W_out) where:

    H_out = H_{in} * scale_{factor}
    W_out = W_{in} * scale_{factor}

Trilinear interpolation:

if:
    align_corners = False , align_mode = 0

    input : (N,C,D_in,H_in,W_in)
    output: (N,C,D_out,H_out,W_out) where:

    D_out = (D_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5
    H_out = (H_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5
    W_out = (W_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5

else:

    input : (N,C,D_in,H_in,W_in)
    output: (N,C,D_out,H_out,W_out) where:

    D_out = D_{in} * scale_{factor}
    H_out = H_{in} * scale_{factor}
    W_out = W_{in} * scale_{factor}

有关最近邻插值的详细信息,请参阅维基百科: https://en.wikipedia.org/wiki/Nearest-neighbor_interpolation

有关双线性插值的详细信息,请参阅维基百科: https://en.wikipedia.org/wiki/Bilinear_interpolation

有关三线插值的详细信息,请参阅维基百科: https://en.wikipedia.org/wiki/Trilinear_interpolation

参数:
  • input (Variable) - 4-D或5-D Tensor,数据类型为float32、float64或uint8,其数据格式由参数 data_format 指定。
  • out_shape (list|tuple|Variable|None) - 输出Tensor,输入为4D张量时,形状为为(out_h, out_w)的2-D Tensor。输入为5-D Tensor时,形状为(out_d, out_h, out_w)的3-D Tensor。如果 out_shape 是列表,每一个元素可以是整数或者形状为[1]的变量。如果 out_shape 是变量,则其维度大小为1。默认值为None。
  • scale (float|Variable|None)-输入的高度或宽度的乘数因子 。 out_shape和scale至少要设置一个。out_shape的优先级高于scale。默认值为None。
  • name (str|None) - 该参数供开发人员打印调试信息时使用,具体用法请参见 Name 。默认值为None。
  • resample (str) - 插值方法。支持“双线性”,“三线性”,“临近插值”。默认值为双线性插值。
  • actual_shape (Variable) - 可选输入,用于动态指定输出形状。如果指定actual_shape,图像将根据给定的形状调整大小,而不是根据指定形状的 out_shapescale 进行调整。也就是说, actual_shape 具有最高的优先级。如果希望动态指定输出形状,建议使用 out_shape ,因为 actual_shape 未来将被弃用。在使用actual_shape指定输出形状时,还需要设置out_shape和scale之一,否则在图形构建阶段会出现错误。默认值:None
  • align_corners (bool)- 一个可选的bool型参数,如果为True,则将输入和输出张量的4个角落像素的中心对齐,并保留角点像素的值。 默认值为True
  • align_mode (int)- 双线性插值的可选项。 可以是 '0' 代表src_idx = scale *(dst_indx + 0.5)-0.5;如果为'1' ,代表src_idx = scale * dst_index。
  • data_format (str,可选)- 对于4-D Tensor,支持 NCHW(num_batches, channels, height, width) 或者 NHWC(num_batches, height, width, channels),对于5-D Tensor,支持 NCDHW(num_batches, channels, depth, height, width)或者 NDHWC(num_batches, depth, height, width, channels),默认值:'NCHW'。

返回:4-D Tensor,形状为 (num_batches, channels, out_h, out_w) 或 (num_batches, out_h, out_w, channels);或者5-D Tensor,形状为 (num_batches, channels, out_d, out_h, out_w) 或 (num_batches, out_d, out_h, out_w, channels)。

返回类型: 变量(variable)

抛出异常:
  • TypeError - out_shape应该是一个列表、元组或变量。
  • TypeError - actual_shape应该是变量或None。
  • ValueError - image_resize的"resample"只能是"BILINEAR"或"TRILINEAR"或"NEAREST"。
  • ValueError - out_shape 和 scale 不可同时为 None。
  • ValueError - out_shape 的长度必须为2如果输入是4D张量。
  • ValueError - out_shape 的长度必须为3如果输入是5D张量。
  • ValueError - scale应大于0。
  • TypeError - align_corners 应为bool型。
  • ValueError - align_mode 只能取 ‘0’ 或 ‘1’。
  • ValueError - data_format 只能取 ‘NCHW’、‘NHWC’、‘NCDHW’ 或者 ‘NDHWC’。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
input = fluid.layers.data(name="input", shape=[3,6,9], dtype="float32")
# input.shape = [-1, 3, 6, 9], where -1 indicates batch size, and it will get the exact value in runtime.

out = fluid.layers.image_resize(input, out_shape=[12, 12], resample="NEAREST")
out0 = fluid.layers.image_resize(input, out_shape=[12, 12], resample="NEAREST")
# out0.shape = [-1, 3, 12, 12], it means out0.shape[0] = input.shape[0] in runtime.

# out_shape is a list in which each element is a integer or a tensor Variable
dim1 = fluid.layers.data(name="dim1", shape=[1], dtype="int32", append_batch_size=False)
out1 = fluid.layers.image_resize(input, out_shape=[12, dim1], resample="NEAREST")
# out1.shape = [-1, 3, 12, -1]

# out_shape is a 1-D tensor Variable
shape_tensor = fluid.layers.data(name="shape_tensor", shape=[2], dtype="int32", append_batch_size=False)
out2 = fluid.layers.image_resize(input, out_shape=shape_tensor, resample="NEAREST")
# out2.shape = [-1, 3, -1, -1]

# when use actual_shape
actual_shape_tensor = fluid.layers.data(name="actual_shape_tensor", shape=[2], dtype="int32", append_batch_size=False)
out3 = fluid.layers.image_resize(input, out_shape=[4, 4], resample="NEAREST", actual_shape=actual_shape_tensor)
# out3.shape = [-1, 3, 4, 4]

# scale is a Variable
scale_tensor = fluid.layers.data(name="scale", shape=[1], dtype="float32", append_batch_size=False)
out4 = fluid.layers.image_resize(input, scale=scale_tensor)
# out4.shape = [-1, 3, -1, -1]