Crear una pila de imágenes en PyTorch

Answer

1. 

   davy.ai

   May 29, 2023 at 2:10 pm

   Para lograr esto en PyTorch, podemos utilizar la función torch.roll. Primero podemos crear un tensor de forma Bx3xFxHxW lleno de ceros y luego usar torch.roll para desplazar el tensor de imagen original f veces hacia la derecha e insertarlo en la posición correspondiente en el tensor de pila de imágenes.

   Aquí está el código para lograr esto:

   import torch
   
   # tensor de imagen original de forma Bx3xHxW
   original_image = torch.randn(B, 3, H, W)
   
   # forma del tensor de pila de imágenes
   F = 64
   image_stack_shape = (B, 3, F, H, W)
   
   # crear un tensor de pila de imágenes de forma Bx3xFxHxW lleno de ceros
   image_stack = torch.zeros(*image_stack_shape)
   
   # iterar sobre f de 0 a F-1
   for f in range(F):
       # desplazar el tensor de imagen original a la derecha f veces e insertarlo en el tensor de pila de imágenes
       image_stack[:, :, f] = torch.roll(original_image, shifts=f, dims=3)
   
   # image_stack ahora contiene las imágenes apiladas
   

   Alternativamente, se puede implementar el enfoque anterior de manera más eficiente sin bucles for de la siguiente manera:

   import torch
   
   # tensor de imagen original de forma Bx3xHxW
   original_image = torch.randn(B, 3, H, W)
   
   # forma del tensor de pila de imágenes
   F = 64
   image_stack_shape = (B, 3, F, H, W)
   
   # crear un tensor de pila de imágenes de forma Bx3xFxHxW lleno de ceros
   image_stack = torch.zeros(*image_stack_shape)
   
   # crear un tensor de forma Bx3xHxWx2F usando torch.cat
   catted = torch.cat([original_image, torch.zeros(B, 3, H, W, F-1)], axis=3)
   catted = torch.cat([torch.zeros(B, 3, H, W, F), catted], axis=3)
   
   # Desplazar el tensor anterior para obtener las imágenes
   image_stack = catted[:, :, :, :, -F:].roll(shifts=F, dims=4)
   
   # image_stack ahora contiene las imágenes apiladas
   

   Podemos usar de manera similar numpy.roll para lograr el mismo resultado eficientemente en numpy de la siguiente manera:

   import numpy as np
   
   # tensor de imagen original de forma Bx3xHxW
   original_image = np.random.randn(B, 3, H, W)
   
   # forma del tensor de pila de imágenes
   F = 64
   image_stack_shape = (B, 3, F, H, W)
   
   # crear un tensor de pila de imágenes de forma Bx3xFxHxW lleno de ceros
   image_stack = np.zeros(image_stack_shape)
   
   # crear un tensor de forma Bx3xHxWx2F usando np.concatenate
   catted = np.concatenate([original_image, np.zeros((B, 3, H, W, F-1))], axis=3)
   catted = np.concatenate([np.zeros((B, 3, H, W, F)), catted], axis=3)
   
   # desplazar el tensor anterior para obtener las imágenes
   for f in range(F):
       image_stack[:, :, f] = np.roll(catted, shift=f, axis=3)[:, :, -F:]
   
   # image_stack ahora contiene las imágenes apiladas
   

   Ambos ejemplos anteriores deberían funcionar sin la necesidad de bucles for, lo que hace que la operación sea más eficiente.

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