PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.upsample_nearest の完全ガイド

PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.upsample_nearest の詳細解説

torch.nn.functional.upsample_nearest は、PyTorch の NN 関数モジュール (torch.nn.functional) における画像のアップサンプリング関数です。これは、最近傍補間法を用いて入力画像を拡大し、高解像度の画像を生成します。

主な機能

• 入力画像を拡大する
• 2D 画像と3D テンソルの両方に対応
• 柔軟なサイズ指定
• 4種類のモード: nearest, bilinear, bicubic および trilinear

コード例

import torch
import torch.nn.functional as F

# 入力画像
input_image = torch.randn(1, 3, 28, 28)

# 2倍に拡大
upsampled_image = F.upsample_nearest(input_image, scale_factor=2)

# 出力画像の形状を確認
print(upsampled_image.shape)  # torch.Size([1, 3, 56, 56])

# 3D テンソルのアップサンプリング
input_tensor = torch.randn(1, 4, 10, 10, 10)
upsampled_tensor = F.upsample_nearest(input_tensor, scale_factor=(2, 2, 2))

# 出力テンソルの形状を確認
print(upsampled_tensor.shape)  # torch.Size([1, 4, 20, 20, 20])

引数解説

• input: 入力画像またはテンソル
• scale_factor: 倍率。スカラー値または各軸方向の倍率を要素とするシーケンスを指定
• size: 出力画像のサイズ。省略時は scale_factor から推定
• mode: 補間方法。nearest, bilinear, bicubic または trilinear から選択
• align_corners: 出力画像のピクセル中心と入力画像のピクセル中心を一致させるかどうか。デフォルトは False

補足

• torch.nn.functional モジュールには、他にも様々な画像処理関数が用意されています。
• 画像処理に関する詳細は、PyTorch の公式ドキュメントやチュートリアルを参照してください。

torch.nn.functional.upsample_nearest のサンプルコード

画像の2倍アップサンプリング

import torch
import torch.nn.functional as F

# 入力画像
input_image = torch.randn(1, 3, 28, 28)

# 2倍に拡大
upsampled_image = F.upsample_nearest(input_image, scale_factor=2)

# 結果を表示
import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(upsampled_image.permute(1, 2, 0).numpy())
plt.show()

3D テンソルの3倍アップサンプリング

import torch
import torch.nn.functional as F

# 入力テンソル
input_tensor = torch.randn(1, 4, 10, 10, 10)

# 3倍に拡大
upsampled_tensor = F.upsample_nearest(input_tensor, scale_factor=(3, 3, 3))

# 結果を確認
print(upsampled_tensor.shape)

size 引数による出力サイズ指定

import torch
import torch.nn.functional as F

# 入力画像
input_image = torch.randn(1, 3, 28, 28)

# 出力サイズを指定して拡大
upsampled_image = F.upsample_nearest(input_image, size=(56, 56))

# 結果を確認
print(upsampled_image.shape)

mode 引数による補間方法の指定

import torch
import torch.nn.functional as F

# 入力画像
input_image = torch.randn(1, 3, 28, 28)

# バイリニア補間で2倍に拡大
upsampled_image_bilinear = F.upsample_nearest(input_image, scale_factor=2, mode='bilinear')

# バイキュービック補間で2倍に拡大
upsampled_image_bicubic = F.upsample_nearest(input_image, scale_factor=2, mode='bicubic')

# 結果を表示
import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(121)
plt.imshow(upsampled_image_bilinear.permute(1, 2, 0).numpy())
plt.title('Bilinear')

plt.subplot(122)
plt.imshow(upsampled_image_bicubic.permute(1, 2, 0).numpy())
plt.title('Bicubic')

plt.show()

align_corners 引数によるピクセル中心の調整

import torch
import torch.nn.functional as F

# 入力画像
input_image = torch.randn(1, 3, 28, 28)

# `align_corners=True` で2倍に拡大
upsampled_image_true = F.upsample_nearest(input_image, scale_factor=2, align_corners=True)

# `align_corners=False` で2倍に拡大
upsampled_image_false = F.upsample_nearest(input_image, scale_factor=2, align_corners=False)

# 結果を表示
import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(121)
plt.imshow(upsampled_image_true.permute(1, 2, 0).numpy())
plt.title('align_corners=True')

plt.subplot(122)
plt.imshow(upsampled_image_false.permute(1, 2, 0).numpy())
plt.title('align_corners=False')

plt.show()

torch.nn.functional.upsample_nearest 以外の画像アップサンプリング方法

torch.nn.ConvTranspose2d

• 転置畳み込み層を用いて画像をアップサンプリング
• 任意のフィルタサイズとストライドを指定可能
• 学習可能なパラメータを持つため、より柔軟なアップサンプリングが可能

import torch
import torch.nn as nn

# 転置畳み込み層
class TransposeConv2d(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride):
        super().__init__()
        self.conv = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride)

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

# 使用例
input_image = torch.randn(1, 3, 28, 28)
model = TransposeConv2d(3, 3, 4, 2)
upsampled_image = model(input_image)

torch.nn.functional.interpolate

• 様々な補間方法を選択可能
• align_corners 引数によるピクセル中心の調整

import torch
import torch.nn.functional as F

# バイリニア補間で2倍に拡大
upsampled_image_bilinear = F.interpolate(input_image, scale_factor=2, mode='bilinear')

# バイキュービック補間で2倍に拡大
upsampled_image_bicubic = F.interpolate(input_image, scale_factor=2, mode='bicubic')

その他のライブラリ

• scikit-image: 様々な画像処理ツールを提供
• OpenCV: 画像処理とコンピュータビジョンに特化したライブラリ

これらのライブラリは、PyTorch 以外にも画像処理を行うための様々な機能を提供しています。

最適な方法は、目的や要件によって異なります。以下のような点を考慮する必要があります。

• アップサンプリング後の画像の品質
• 処理速度
• 柔軟性
• 学習可能性