PyTorch上採樣詳解

一、什麼是上採樣？

上採樣是指將低分辨率的圖像增大到高分辨率的過程，也稱為圖像插值。在深度神經網絡中，上採樣通常用於將特徵圖的尺寸增大到與輸入圖像相同的尺寸，以進行像素級別的預測或分類任務。

二、PyTorch中的上採樣方法

PyTorch提供了兩種上採樣方法：雙線性插值和轉置卷積（反卷積）。

1. 雙線性插值

import torch.nn.functional as F
upsampled = F.interpolate(input, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)

其中，interpolate()函數接受四個參數：

• input：要上採樣的張量
• scale_factor：尺度因子，即張量沿着每個維度的放大尺度，如果scale_factor為2，則將輸入張量的每一維度的大小都乘以2。
• mode：上採樣的算法。最常用的是雙線性插值，即mode=’bilinear’
• align_corners：是否將左上角和右下角像素對齊。在上採樣時通常需要對齊，因此align_corners=True。

2. 轉置卷積（反卷積）

import torch.nn as nn
upsample = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size=2, stride=2)
upsampled = upsample(input)

其中，ConvTranspose2d是nn模塊中的一種反卷積操作，接受三個參數：

• in_channels：輸入張量的通道數
• out_channels：輸出張量的通道數
• kernel_size：卷積核大小，即反卷積的操作都是以這個核為窗口移動，進行相應的操作。
• stride：反卷積的步長，即每次移動的像素值個數。

三、雙線性插值和轉置卷積的區別

雙線性插值通過對每個像素周圍的4個像素進行線性加權平均來計算新像素值。它是一種固定大小的卷積核來進行上採樣。由於該方法是固定的，因此計算速度非常快，但是它的上採樣結果比轉置卷積的結果差一些。

轉置卷積是使用卷積核來進行反卷積操作，它是一種可學習的上採樣方法，即模型可以學習如何從低分辨率到高分辨率的編解碼映射。它在有些情況下可以比雙線性插值更準確。

四、實際應用舉例

雙線性插值通常用於圖像分類和目標檢測等問題中，而轉置卷積（反卷積）通常用於圖像分割中，例如UNet和SegNet網絡。

五、總結

在PyTorch中，我們可以使用雙線性插值和轉置卷積兩種方法進行上採樣。雙線性插值是一種快速的固定大小的上採樣方法，適用於圖像分類和目標檢測問題。轉置卷積是一種可學習的上採樣方法，可以用於圖像分割問題。