画像認識・動画処理・3次元点群処理に役立つ！PyTorch NN 関数 torch.nn.functional.avg_pool3d の詳細解説

PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.avg_pool3d の解説

概要

引数

• input: 入力テンソル (形状: [batch_size, channels, depth, height, width])
• kernel_size: プーリングカーネルのサイズ (形状: [depth, height, width])
• stride: プーリングを行う間隔 (形状: [depth, height, width])
• padding: 入力テンソルの境界に適用するパディング (形状: [depth, height, width])
• ceil_mode: プーリングを行う際の境界処理方法 (デフォルト: False)
• count_include_pad: パディングされた部分も含めて平均計算を行うかどうか (デフォルト: True)

出力テンソルは、入力テンソルの各チャンネルに対して、指定されたカーネルサイズで平均プーリングを行った結果となります。形状は、[batch_size, channels, output_depth, output_height, output_width] となります。

コード例

import torch

# 入力テンソル
input = torch.randn(1, 3, 32, 32, 32)

# 平均プーリング
output = torch.nn.functional.avg_pool3d(input, kernel_size=3, stride=2, padding=1)

print(output.shape)  # torch.Size([1, 3, 16, 16, 16])

詳細

torch.nn.functional.avg_pool3d 関数について、より詳細な情報は PyTorch 公式ドキュメントを参照してください。

補足

• 上記のコード例は、あくまでも基本的な使用方法を示しています。
• 実際の使用例では、必要に応じて引数を調整する必要があります。
• torch.nn.functional.avg_pool3d 関数は、GPU 上で高速に実行できます。

応用例

• 画像認識: 画像の特徴量抽出
• 動画処理: 動画のノイズ削減
• 3次元点群処理: 点群の形状抽出

torch.nn.functional.avg_pool3d は、3次元的な入力テンソルに対して平均プーリングを行う関数です。画像や動画などの3次元データ処理において、特徴量の抽出やノイズの削減などに用いられます。

PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.avg_pool3d のサンプルコード

画像認識における特徴量抽出

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 画像の読み込み
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)

# モデルの定義
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.AvgPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

# 学習
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

for epoch in range(20):
    for images, labels in trainloader:
        # 順伝播
        outputs = net(images)
        # 損失計算
        loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
        # 逆伝播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        # パラメータ更新
        optimizer.step()

# 画像認識
image = torch.randn(1, 3, 32, 32)
output = net(image)
print(output)

動画処理におけるノイズ削減

import torch
import numpy as np

# 動画の読み込み
video = np.load('video.npy')

# 動画をテンソルに変換
video_tensor = torch.from_numpy(video).float()

# ノイズ削減
noise_reduced_video = torch.nn.functional.avg_pool3d(video_tensor, kernel_size=3, stride=2, padding=1)

# 結果の保存
np.save('noise_reduced_video.npy', noise_reduced_video.numpy())

3次元点群処理における形状抽出

import torch
import numpy as np

# 点群の読み込み
point_cloud = np.load('point_cloud.npy')

# 点群をテンソルに変換
point_cloud_tensor = torch.from_numpy(point_cloud).float()

# 形状抽出
extracted_shape = torch.nn.functional.avg_pool3d(point_cloud_tensor, kernel_size=3, stride=2, padding=1)

# 結果の保存
np.save('extracted_shape.npy', extracted_shape.numpy())

torch.nn.functional.avg_pool3d 以外の3次元プーリング方法

最大プーリング (Max pooling)

最大プーリングは、入力テンソルの各チャンネルに対して、指定されたカーネルサイズで最大値を取るプーリング方法です。ノイズの影響を受けにくく、形状の抽出などに有効です。

import torch

# 最大プーリング
output = torch.nn.functional.max_pool3d(input, kernel_size=3, stride=2, padding=1)

全局プーリング (Global pooling)

グローバルプーリングは、入力テンソルの各チャンネルに対して、全体的な平均値や最大値を取るプーリング方法です。画像分類などのタスクでよく用いられます。

import torch

# グローバル平均プーリング
output = torch.nn.functional.avg_pool3d(input, kernel_size=(input.size(-3), input.size(-2), input.size(-1)))

# グローバル最大プーリング
output = torch.nn.functional.max_pool3d(input, kernel_size=(input.size(-3), input.size(-2), input.size(-1)))

混合プーリング (Mixed pooling)

混合プーリングは、最大プーリングと平均プーリングを組み合わせて行うプーリング方法です。それぞれのプーリングのメリットを活かすことができます。

import torch

# 混合プーリング
output = torch.nn.functional.avg_pool3d(input, kernel_size=3, stride=2, padding=1) + \
    torch.nn.functional.max_pool3d(input, kernel_size=3, stride=2, padding=1)

その他

上記のプーリング方法以外にも、様々な3次元プーリング方法が提案されています。

• 局所敏感ハッシュプーリング (Locality Sensitive Hashing pooling)
• スパースプーリング (Sparse pooling)
• ディレクショナルトランスフォームプーリング (Directional transform pooling)

これらのプーリング方法は、それぞれ異なる特徴 and 利点を持っています。

3次元プーリングには、様々な方法があります。それぞれの特徴 and 利点を理解して、目的に合った方法を選択することが重要です。