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UpsampleBilinear2dAABackward

【免费下载链接】ops-cv本项目是CANN提供的图像处理、目标检测相关的算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-cv

产品支持情况

功能说明

• 算子功能：UpsampleBilinear2dAA的反向传播。

• 计算公式：对于一个二维插值点$(N, C, H, W)$, 插值$I(N, C, H, W)$可以表示为：

  $$ {I(N, C, H, W)} = \sum_{i=0}^{kW}\sum_{j=0}^{kH}{w(i) * w(j)} * {f(h_i, w_j)}/\sum_{i=0}^{kW}w(i)/\sum_{j=0}^{kH}w(j) $$

  $$ scaleH =\begin{cases} (inputSize[2]-1) / (outputSize[0]-1) & alignCorners=true \ 1 / scalesH & alignCorners=false&scalesH>0\ inputSize[2] / outputSize[0] & otherwise \end{cases} $$

  $$ scaleW =\begin{cases} (inputSize[3]-1) / (outputSize[1]-1) & alignCorners=true \ 1 / scalesW & alignCorners=false&scalesW>0\ inputSize[3] / outputSize[1] & otherwise \end{cases} $$

  • 其中：

    • $kW$、$kH$分别表示W方向和H方向影响插值点大小的点的数量

    • 如果$scaleH >= 1$，则$kH = floor(scaleH) * 2 + 1$，否则$kH = 3$

    • 如果$scaleW >= 1$，则$kW = floor(scaleW) * 2 + 1$，否则$kW = 3$

    • $w(i)$、$w(j)$是双线性抗锯齿插值的W方向和H方向权重，计算公式为：

      $$ w(i) = \begin{cases} 1 - |h_i - h| & |h_i -h| < 1 \ 0 & otherwise \end{cases} $$

      $$ w(j) = \begin{cases} 1 - |w_j - w| & |w_j -w| < 1 \ 0 & otherwise \end{cases} $$

  • 假设：正向插值的输出图像out $(h, w)$受原图像input $(h_i, w_j)$影响，则有：

    $$ gradInput(h_i,w_j) += gradOutput(h,w) * w(i) * w(j) $$

参数说明

约束说明

无

调用说明

【免费下载链接】ops-cv本项目是CANN提供的图像处理、目标检测相关的算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-cv