grid_sample

paddle.nn.functional. grid_sample ( x, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=True, name=None ) [源代码]

基于 flow field 网格的对输入 X 进行双线性插值采样。网格通常由 affine_grid 生成,当输入 X 为 4 维时,网格 shape 为 \([N, H, W, 2]\),是 shape 为 \([N, H, W]\) 的采样点张量的 (x, y) 坐标。 其中,x 坐标是对输入数据 X 的第四个维度(宽度维度)的索引,y 坐标是第三维度(高维度)的索引,最终输出采样值为采样点的 4 个最接近的角点的双线性插值结果,输出张量的 shape 为 \([N, C, H, W]\)。 当输入 X 为 5 维时,网格 shape 为 \([N, D, H, W, 3]\),是 shape 为 \([N, D, H, W]\) 的采样点张量的 (x, y, z) 坐标。其中,x 坐标是对输入数据 X 的第五个维度(宽度维度)的索引,y 坐标是第四维度(高度维度)的索引,z 坐标是对输入数据 X 的第三个维度(深度维度)的索引,最终输出采样值为采样点的 8 个最接近的角点的双线性插值结果,输出张量的 shape 为 \([N, C, D, H, W]\)

step 1:

得到 (x, y) 网格坐标,缩放到 \([0, \frac{h-1}{W-1}]\)

grid_x = 0.5 * (grid[:, :, :, 0] + 1) * (W - 1)
grid_y = 0.5 * (grid[:, :, :, 1] + 1) * (H - 1)

step 2:

在每个 \([H, W]\) 区域用网格 (X, y) 作为输入数据 X 的索引,并将双线性插值点值由 4 个最近的点表示。

  wn ------- y_n ------- en
  |           |           |
  |          d_n          |
  |           |           |
 x_w --d_w-- grid--d_e-- x_e
  |           |           |
  |          d_s          |
  |           |           |
  ws ------- y_s ------- wn

x_w = floor(x)              // west side x coord
x_e = x_w + 1               // east side x coord
y_n = floor(y)              // north side y coord
y_s = y_s + 1               // south side y coord
d_w = grid_x - x_w          // distance to west side
d_e = x_e - grid_x          // distance to east side
d_n = grid_y - y_n          // distance to north side
d_s = y_s - grid_y          // distance to south side
wn = X[:, :, y_n, x_w]      // north-west point value
en = X[:, :, y_n, x_e]      // north-east point value
ws = X[:, :, y_s, x_w]      // south-east point value
es = X[:, :, y_s, x_w]      // north-east point value


output = wn * d_e * d_s + en * d_w * d_s
       + ws * d_e * d_n + es * d_w * d_n

参数

  • x (Tensor) - 输入张量,维度为 \([N, C, H, W]\) 的 4-D Tensor 或维度为 \([N, C, D, H, W]\) 的 5-D Tensor,N 为批尺寸,C 是通道数,D 是特征深度,H 是特征高度,W 是特征宽度,数据类型为 float32 或 float64。

  • grid (Tensor) - 输入网格数据张量,维度为 \([N, H, W, 2]\) 的 4-D Tensor 或维度为 \([N, D, H, W, 3]\) 的 5-D Tensor,N 为批尺寸,H 是特征高度,D 是特征深度,W 是特征宽度,数据类型为 float32 或 float64。

  • mode (str,可选) - 插值方式,可以为 'bilinear' 或者 'nearest'。默认值为 'bilinear'。

  • padding_mode (str,可选) - 当原来的索引超过输入的图像大小时的填充方式。可以为 'zeros', 'reflection' 和 'border'。默认值为 'zeros'。

  • align_corners (bool,可选) - 一个可选的 bool 型参数,如果为 True,则将输入和输出张量的 4 个或 8 个角落像素的中心对齐,并保留角点像素的值。默认值为 True。

  • name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。

返回

Tensor,输入 X 基于输入网格的双线性插值计算结果,维度为 \([N, C, H, W]\) 的 4-D Tensor 或维度为 \([N, C, D, H, W]\) 的 5-D Tensor, grid_H 是 grid 的特征高度, grid_W 是 grid 的特征深度,数据类型与 x 一致。

代码示例

import paddle
import paddle.nn.functional as F

# x shape=[1, 1, 3, 3]
x = paddle.to_tensor([[[[-0.6,  0.8, -0.5],
                        [-0.5,  0.2,  1.2],
                        [ 1.4,  0.3, -0.2]]]],dtype='float64')
# grid shape = [1, 3, 4, 2]
grid = paddle.to_tensor([[[[ 0.2,  0.3],
                           [-0.4, -0.3],
                           [-0.9,  0.3],
                           [-0.9, -0.6]],
                          [[ 0.4,  0.1],
                           [ 0.9, -0.8],
                           [ 0.4,  0.5],
                           [ 0.5, -0.2]],
                          [[ 0.1, -0.8],
                           [-0.3, -1. ],
                           [ 0.7,  0.4],
                           [ 0.2,  0.8]]]],dtype='float64')
y_t = F.grid_sample(
    x,
    grid,
    mode='bilinear',
    padding_mode='border',
    align_corners=True)
print(y_t)

# output shape = [1, 1, 3, 4]
# [[[[ 0.34   0.016  0.086 -0.448]
#    [ 0.55  -0.076  0.35   0.59 ]
#    [ 0.596  0.38   0.52   0.24 ]]]]