PixelShuffle

class torch.nn.PixelShuffle(upscale_factor) [source]

Переупорядочивает элементы в тензоре формы $(*, C \times r^2, H, W)$ в тензор формы $(*, C, H \times r, W \times r)$, где r – коэффициент увеличения.

Это полезно для реализации эффективной субпиксельной свёртки с шагом $1/r$.

См. статью: Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network Ши и соавт. (2016) для получения более подробной информации.

Параметры:

upscale_factor (int) – коэффициент увеличения пространственного разрешения

Форма:

• Вход: $(*, C_{in}, H_{in}, W_{in})$, где * – ноль или более размерностей пакета
• Выход: $(*, C_{out}, H_{out}, W_{out})$, где

$$C_{out} = C_{in} \div \text{upscale\_factor}^2$$

$$H_{out} = H_{in} \times \text{upscale\_factor}$$

$$W_{out} = W_{in} \times \text{upscale\_factor}$$

Примеры:

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