2024年5月11日发(作者：iphone13pro配置参数)

pixelshuffle公式

Pixel shuffle是一种用于图像生成的深度学习技术，它通过重新排

列卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的输出特征图中

的像素来生成更高分辨率的图像。这篇文章将详细介绍Pixel shuffle的

原理和公式。

Pixel shuffle首先被提出用于图像超分辨率重建任务，该任务的目

标是从低分辨率图像生成高分辨率图像。Pixel shuffle的关键思想是通

过特征映射的重排列来实现高分辨率图像的生成。下面是Pixel shuffle

的公式表示：

设输入特征图为X∈RH×W×Cin，其中H，W和Cin分别表示特征图

的高度、宽度和通道数。输出特征图为Y∈R(H×s)×(W×s)×Cout，其

中s为上采样因子，表示生成图像的每个维度的尺寸比输入图像的尺寸增

加的倍数。Cout为输出特征图的通道数。

Pixel shuffle的操作包含三个步骤：重排列、升维和卷积。

1.重排列：

在重排列步骤中，输入特征图X被重排列为4维张量

X′∈R(H×s)×(W×s)×(Cin/(s^2))。具体来说，对于输入特征图的每

个位置(i,j,k)，通过以下方式进行重排列：

X′(i*s+p,j*s+q,k) = X(i,j,s^2*k+(p mod s)*s+(q mod s))

其中p和q分别表示s×s方块中每个像素在水平和垂直方向上的偏

移量。通过这个重排列操作，特征图X被重新变形为更高的空间分辨率和

更低的通道数。

2.升维：

在升维步骤中，新重排列的特征图X′的通道数将进行扩展，从

Cin/(s^2)扩展为Cout。这可以通过一个1×1的卷积操作实现，其表示

为：

Y′ = Conv(X′, W′)

其中Y′∈R(H×s)×(W×s)×Cout，

W′∈RCout×(Cin/(s^2))×1×1是卷积核。

3.卷积：

在最后的卷积步骤中，通过一个卷积操作将升维后的特征图Y′进一

步处理以生成最终的高分辨率图像Y。在这个卷积操作中，通过一个卷积

核W来处理特征图Y′，具体表示为：

Y = Conv(Y′, W)

其中Y∈R(H×s)×(W×s)×1，W∈R1×Cout×1×1是卷积核。在这

一步骤中，输出特征图的通道数为1，其对应于生成的图像的灰度通道。

通过以上三个步骤的组合，Pixel shuffle可以将输入特征图X转化

为更高分辨率的图像Y。这种方法利用了卷积神经网络的特征提取能力和

重排特征图的能力，以实现图像的超分辨率重建。

总结起来，Pixel shuffle通过将输入特征图重新排列、升维和卷积

来生成更高分辨率的图像。该方法在图像超分辨率重建任务中取得了很好

的效果，并且可以来适用于多种图像生成任务。这篇文章详细介绍了

Pixel shuffle的公式和原理，希望能够对读者理解和应用Pixel

shuffle有所帮助。