resize_bilinear

paddle.fluid.layers.resize_bilinear(input, out_shape=None, scale=None, name=None, 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应用双向性插值法调整输入图片的大小,输出形状按优先级由actual_shape、out_shape和scale指定。

双线性插值是对线性插值的扩展,即二维变量方向上(如h方向和w方向)插值。关键思想是先在一个方向上执行线性插值,然后再在另一个方向上执行线性插值。

详情请参阅 维基百科

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

Example:

  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)

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}
参数:
  • input (Variable) - 4-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) - 双线性层的输出形状,维度为[out_h, out_w]的二维Tensor。如果 out_shape 是列表,每一个元素可以是整数或者维度为[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) - 用于输入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。
  • 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 out_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。默认值为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)- 数据格式,支持 NCHW(num_batches, channels, height, width) 或者 NHWC(num_batches, 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)。

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.

out0 = fluid.layers.resize_bilinear(input, out_shape=[12, 12])
# 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.resize_bilinear(input, out_shape=[12, dim1])
# 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.resize_bilinear(input, out_shape=shape_tensor)
# 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.resize_bilinear(input, out_shape=[4, 4], 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.resize_bilinear(input, scale=scale_tensor)
# out4.shape = [-1, 3, -1, -1]