上采样和PixelShuffle（转）

Posted 2021-01-25 kk17

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了上采样和PixelShuffle（转）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

有些地方还没看懂， mark一下
文章来源： https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946

去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network

》的论文。PyTorch 0.4.1将这些上采样的方式定义为Vision Layers，现在对这4种在PyTorch中的上采样方法进行介绍。

0. 什么是上采样？

上采样，在深度学习框架中，可以简单的理解为任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。最简单的方式是重采样和插值：将输入图片input image进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值bilinear等插值方法对其余点进行插值。

Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。这是从2013年纽约大学Matthew D. Zeiler和Rob Fergus发表的《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》中引用的：因为max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情况：

记住max pooling做的时候的size，比如下图的一个4x4的矩阵，max pooling的size为2x2，stride为2，反卷积操作需要记住最大值的位置，将其余位置至为0就行。

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Deconvolution(反卷积)在CNN中常用于表示一种反向卷积，但它并不是一个完全符合数学规定的反卷积操作。

与Unpooling不同，使用反卷积来对图像进行上采样是可以习得的。通常用来对卷积层的结果进行上采样，使其回到原始图片的分辨率。

反卷积也被称为分数步长卷积(convolution with fractional strides)或者转置卷积(transpose convolution)或者后向卷积backwards strided convolution。

真正的反卷积如wikipedia里面所说，但是不会有人在实际的CNN结构中使用它。

1. `Vision Layer`

在PyTorch中，上采样的层被封装在torch.nn中的Vision Layers里面，一共有4种：

① PixelShuffle

② Upsample

③ UpsamplingNearest2d

④ UpsamplingBilinear2d

下面，将对其分别进行说明

1.1 PixelShuffle

正常情况下，卷积操作会使feature map的高和宽变小。

但当我们的stride= $\frac{1}{r} < 1$ 时，可以让卷积后的feature map的高和宽变大——即分辨率增大，这个新的操作叫做sub-pixel convolution，具体原理可以看PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network

》的论文。

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pixelshuffle算法的实现流程如上图，其实现的功能是：将一个H × W的低分辨率输入图像（Low Resolution），通过Sub-pixel操作将其变为rH x rW的高分辨率图像（High Resolution）。

但是其实现过程不是直接通过插值等方式产生这个高分辨率图像，而是通过卷积先得到 $r^{2}$ 个通道的特征图（特征图大小和输入低分辨率图像一致），然后通过周期筛选（periodic shuffing）的方法得到这个高分辨率的图像，其中 $r$ 为上采样因子（upscaling factor），也就是图像的扩大倍率。

定义

该类定义如下：

class torch.nn.PixleShuffle(upscale_factor)

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这里的upscale_factor就是放大的倍数，数据类型为int。

以四维输入(N,C,H,W)为例，Pixelshuffle会将为(?, $r^{2} C$ ,H,W)的Tensor给reshape成(?,C,rH,rW)的Tensor。形式化地说，它的输入输出的shape如下：

输入: (N,C x upscale_factor $^{2}$ ,H,W)

输出: (N,C,H x upscale_factor,W x upscale_factor)

例子

>>> ps = nn.PixelShuffle(3)

>>> input = torch.tensor(1, 9, 4, 4)

>>> output = ps(input)

>>> print(output.size())

torch.Size([1, 1, 12, 12])

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怎么样，是不是看起来挺简单的？我将在最后完整的介绍一下1）转置卷积 2）sub-pixel 卷积

3）反卷积以及pixelshuffle这几个知识点。

1.2 Upsample（新版本中推荐使用`torch.nn.functional.interpolate`）

对给定多通道的1维（temporal）、2维（spatial）、3维（volumetric）数据进行上采样。

对volumetric输入（3维——点云数据），输入数据Tensor格式为5维：minibatch x channels x depth x height x width

对spatial输入（2维——jpg、png等数据），输入数据Tensor格式为4维：minibatch x channels x height x width

对temporal输入（1维——向量数据），输入数据Tensor格式为3维：minibatch x channels x width

此算法支持最近邻，线性插值，双线性插值，三次线性插值对3维、4维、5维的输入Tensor分别进行上采样（Upsample）。

定义

该类定义如下：

class torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode=‘nearest‘, align_corners=None)

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其中：

size 是要输出的尺寸，数据类型为tuple： ([optional D_out], [optional H_out], W_out)

scale_factor 在高度、宽度和深度上面的放大倍数。数据类型既可以是int——表明高度、宽度、深度都扩大同一倍数；亦或是tuple——指定高度、宽度、深度的扩大倍数。

mode 上采样的方法，包括最近邻（nearest），线性插值（linear），双线性插值（bilinear），三次线性插值（trilinear），默认是最近邻（nearest）。

align_corners 如果设为True，输入图像和输出图像角点的像素将会被对齐（aligned），这只在mode = linear, bilinear, or trilinear才有效，默认为False。

例子

>>> input = torch.arange(1, 5).view(1, 1, 2, 2).float()

>>> input

tensor([[[[ 1., 2.],

[ 3., 4.]]]])
>>> m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode=‘nearest‘)

>>> m(input)

tensor([[[[ 1., 1., 2., 2.],

[ 1., 1., 2., 2.],

[ 3., 3., 4., 4.],

[ 3., 3., 4., 4.]]]])
>>> m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode=‘bilinear‘) # align_corners=False

>>> m(input)

tensor([[[[ 1.0000, 1.2500, 1.7500, 2.0000],

[ 1.5000, 1.7500, 2.2500, 2.5000],

[ 2.5000, 2.7500, 3.2500, 3.5000],

[ 3.0000, 3.2500, 3.7500, 4.0000]]]])
>>> m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode=‘bilinear‘, align_corners=True)

>>> m(input)

tensor([[[[ 1.0000, 1.3333, 1.6667, 2.0000],

[ 1.6667, 2.0000, 2.3333, 2.6667],

[ 2.3333, 2.6667, 3.0000, 3.3333],

[ 3.0000, 3.3333, 3.6667, 4.0000]]]])
>>> # Try scaling the same data in a larger tensor

>>>

>>> input_3x3 = torch.zeros(3, 3).view(1, 1, 3, 3)

>>> input_3x3[:, :, :2, :2].copy_(input)

tensor([[[[ 1., 2.],

[ 3., 4.]]]])

>>> input_3x3

tensor([[[[ 1., 2., 0.],

[ 3., 4., 0.],

[ 0., 0., 0.]]]])
>>> m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode=‘bilinear‘) # align_corners=False

>>> # Notice that values in top left corner are the same with the small input (except at boundary)

>>> m(input_3x3)

tensor([[[[ 1.0000, 1.2500, 1.7500, 1.5000, 0.5000, 0.0000],

[ 1.5000, 1.7500, 2.2500, 1.8750, 0.6250, 0.0000],

[ 2.5000, 2.7500, 3.2500, 2.6250, 0.8750, 0.0000],

[ 2.2500, 2.4375, 2.8125, 2.2500, 0.7500, 0.0000],

[ 0.7500, 0.8125, 0.9375, 0.7500, 0.2500, 0.0000],

[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]]]])
>>> m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode=‘bilinear‘, align_corners=True)

>>> # Notice that values in top left corner are now changed

>>> m(input_3x3)

tensor([[[[ 1.0000, 1.4000, 1.8000, 1.6000, 0.8000, 0.0000],

[ 1.8000, 2.2000, 2.6000, 2.2400, 1.1200, 0.0000],

[ 2.6000, 3.0000, 3.4000, 2.8800, 1.4400, 0.0000],

[ 2.4000, 2.7200, 3.0400, 2.5600, 1.2800, 0.0000],

[ 1.2000, 1.3600, 1.5200, 1.2800, 0.6400, 0.0000],

[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]]]])

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1.3 UpsamplingNearest2d

本质上其实就是对jpg、png等格式图像数据的Upsample(mode=‘nearest‘)。

定义

 class torch.nn.UpsamplingNearest2d(size=None, scale_factor=None)

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输入输出：

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例子

>>> input = torch.arange(1, 5).view(1, 1, 2, 2)

>>> input

tensor([[[[ 1., 2.],

[ 3., 4.]]]])
>>> m = nn.UpsamplingNearest2d(scale_factor=2)

>>> m(input)

tensor([[[[ 1., 1., 2., 2.],

[ 1., 1., 2., 2.],

[ 3., 3., 4., 4.],

[ 3., 3., 4., 4.]]]])

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1.4 UpsamplingBilinear2d

跟1.3类似，本质上其实就是对jpg、png等格式图像数据的Upsample(mode=‘bilinear‘)。

定义

 class torch.nn.UpsamplingBilinear2d(size=None, scale_factor=None)

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输入输出：

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例子

>>> input = torch.arange(1, 5).view(1, 1, 2, 2)

>>> input

tensor([[[[ 1., 2.],

[ 3., 4.]]]])
>>> m = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)

>>> m(input)

tensor([[[[ 1.0000, 1.3333, 1.6667, 2.0000],

[ 1.6667, 2.0000, 2.3333, 2.6667],

[ 2.3333, 2.6667, 3.0000, 3.3333],

[ 3.0000, 3.3333, 3.6667, 4.0000]]]])

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2. 知识回顾

本段主要转自《一边Upsample一边Convolve：Efficient Sub-pixel-convolutional-layers详解

》

2.1 Transposed convolution(转置卷积)

下面以一维向量进行卷积为例进行说明（stride=2），x为输入y为输出，通过1维卷积核/滤波器f来实现这个过程，x的size为8，f为[1, 2, 3, 4]，y为5，x中灰色的方块表示用0进行padding。在f权重中的灰色方块代表f中某些值与x中的0进行了相乘。下图就是1维卷积的过程，从x到y。

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容易地，可以发现1维卷积的方式很直观，那么什么是转置卷积呢？故名思意，就是将卷积倒过来：

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如上图所示，1维卷积核/滤波器被转过来了，这里进行一下额外的说明：

假设x = [ $x_{1}$ , $x_{2}$ , …, $x_{5}$ ]，y = [ $y_{1}$ , $y_{2}$ , …, $y_{12}$ ]，则最上面的白色块体对应的是 $y_{3}$ 。那么：

$y_{3}$ = $3 x_{1} + x_{2}$

2.2 Sub-pixel convolution

还是以一维卷积为例，输入为x = [ $x_{1}$ , $x_{2}$ , …, $x_{5}$ ]，输出为y = [ $y_{1}$ , $y_{2}$ , …, $y_{12}$ ]。sub-pixel convolution（stride=1/2）如图：

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在1.1 PixelShuffle中说过，sub-pixel convolution的步长是介于0到1之间的，但是这个操作是如何实现的呢？简而言之，分为两步：

① 将stride设为1

② 将输入数据dilation(以stride=1/2为例，sub-pixel是将输入x的元素之间插入一些元素0，并在前后补上一些元素0)，或者说根据分数索引（fractional indices）重新创建数据的排列形式。

2.3 Deconvolution

这里以2维卷积来进行演示，输入一个4 x 4的单通道图像，卷积核取1个4 x 4的，假设这里取上采样比例为2，那么我们的目标就是恢复成一个8 x 8的单通道图像。

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如上图，我们首先通过fractional indices从原input中创建一个sub-pixel图像，其中白色的像素点就是原input中的像素（在LR sapce中），灰色像素点则是通过zero padding而来的。

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用一个4 x 4的卷积核来和刚才生成的sub-pixel图像进行stride=1的卷积，首先发现卷积核和sub-pixel图像中非零的像素进行了第一次有效卷积（图中紫色像素代表被激活的权重），然后我们将sub-pixels整体向右移动一格，让卷积核再进行一次卷积操作，会发现卷积核中蓝色像素的权重被激活，同理绿色和红色（注意这里是中间的那个8×8的sub-pixel图像中的白色像素点进行移动，而每次卷积的方式都相同）。

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