PixelUnshuffle

class torch.nn.PixelUnshuffle(downscale_factor)

反轉 PixelShuffle 操作。

透過重新排列形狀為 $(*, C, H \times r, W \times r)$ 的張量中的元素，將 PixelShuffle 操作反轉為形狀為 $(*, C \times r^2, H, W)$ 的張量，其中 r 是一個下采樣因子。

更多詳情請參見 Shi 等人 (2016) 的論文：使用高效亞畫素卷積神經網路的即時單影像和影片超解析度 (Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network)。

引數

downscale_factor (int) – 降低空間解析度的因子

形狀

• 輸入: $(*, C_{in}, H_{in}, W_{in})$，其中 * 表示零個或多個批處理維度

• 輸出: $(*, C_{out}, H_{out}, W_{out})$

$$C_{out} = C_{in} \times \text{downscale\_factor}^2$$

$$H_{out} = H_{in} \div \text{downscale\_factor}$$

$$W_{out} = W_{in} \div \text{downscale\_factor}$$

示例

>>> pixel_unshuffle = nn.PixelUnshuffle(3)
>>> input = torch.randn(1, 1, 12, 12)
>>> output = pixel_unshuffle(input)
>>> print(output.size())
torch.Size([1, 9, 4, 4])