代表通信～Upsamplingに関して

こんばんは。代表の草場です。

Youtube撮影にて、プロのすごさを味わい、興奮冷めやらぬ一日でした。まだまだ出来ることがあり、楽しみです。【ユーチューバー入門】家の中で撮影に最適な場所を探そう、にて、家で取る場合のことを想定して勉強中。
「個人情報が映り込みにくい場所やきれいに撮影できる場所を選びましょう。背景が真っ白な壁なら余計なものが映り込まず、安心して撮影できます。また、できるだけ明るい場所や時間帯を選びましょう。暗く映ってしまう夜よりも、日中の方がきれいに撮影することができます。薄暗いところで撮ると、動画が暗くなって見にくい動画になってしまうこともあります。動画には音も重要なので、テレビの音などが聞こえない静かな場所がオススメです。」
個人情報の観点は大事ですね。気を付けます。

さて、Pytorchにて、Upsampleが出てきたので、公式で勉強。与えられたマルチチャンネルの1D、2D、 3Dデータをアップサンプリングするための関数です。入力データは、ミニバッチ x チャネル数 x [深さ（オプション）] x [任意の高さ（オプション）] x 幅 の形式であると仮定されます。つまり、空間入力では4Dテンソル、体積入力では5Dテンソルを想定しています。
アップサンプリングに利用可能なアルゴリズムは，3D，4D，5D入力テンソルに対しては，それぞれ、最近傍法、線形、双線形、双曲線、三直線です。出力サイズを計算するために， scale_factor またはターゲット出力サイズを与えることができます。以下です。
Input: (N, C, Win), (N, C, Hin, Win), または (N, C, Din, Hin, Win)
Output: (N, C, Wout) , (N, C, Hout, Wout), (N, C, Dout,Hout, Wout)
ただし、
Dout = [Din × scale_factor] Hout = [Hin × scale_factor] Wout = [Win × scale_factor]

便利。

明日もPytorch。