PixelUnshuffle

class torch.nn.PixelUnshuffle(downscale_factor)

反转 PixelShuffle 操作。

通过重新排列形状为 $(*, C, H \times r, W \times r)$ 的张量中的元素，将 PixelShuffle 操作反转为形状为 $(*, C \times r^2, H, W)$ 的张量，其中 r 是一个下采样因子。

更多详情请参见 Shi 等人 (2016) 的论文：使用高效亚像素卷积神经网络的实时单图像和视频超分辨率 (Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network)。

参数

downscale_factor (int) – 降低空间分辨率的因子

形状

• 输入: $(*, C_{in}, H_{in}, W_{in})$，其中 * 表示零个或多个批处理维度

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

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

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

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

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])