最近遇到了需要将双目的左视图warping到右视图的问题。参考了monodepth v2的网络中做warping的步骤发现是用torch.nn.function.grid_sample做的。因此学习了一下这个函数。

torch.nn.function.grid_sample

torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None)

给定一个输入和一个grid，使用输入值和来自grid对应的像素值计算输出。输入可以是4维或5维的。
常用4维的输入。
输入维度： (N, C, $H_{\text{in}}$, $W_{\text{in}}$)
grid维度：(N, $H_{\text{out}}$,$W_{\text{out}}$, 2)
输出维度：(N, C, $H_{\text{out}}$, $W_{\text{out}}$)
对于每个输出位置[n,:,h,w]，grid最后一维等于2，对应两个grid[n,h,w,0]和gird[n,h,w,1]的值分别对应输入的位置坐标x和y。也就是说在我们编程时，首先需要生成两个[n,h,w]大小的grid，将其concat起来得到[n,h,w,2]的grid。对应这个gird[…,0]应该每个坐标值都对应input中的x坐标值。对应这个gird[…,1]应该每个坐标值都对应input中的y坐标值。
如果要做左视图在disparity的y方向做warping到右视图的操作，那么应该将disparity（维度为[n,h,w,1]）加到gird[…,1]中。同理，如果要做左视图在disparity的x方向做warping到右视图的操作，那么应该将disparity（维度为[n,h,w,1]）加到gird[…,0]中。

grid通常是[-1,1]的范围，因此需要将grid范围做规范化。超出范围的值将会以padding_mode的方式处理掉。
padding_mode=“zeros”: use 0 for out-of-bound grid locations,

padding_mode=“border”: use border values for out-of-bound grid locations,

padding_mode=“reflection”: use values at locations reflected by the border for out-of-bound grid locations. For location far away from the border, it will keep being reflected until becoming in bound, e.g., (normalized) pixel location x = -3.5 reflects by border -1 and becomes x’ = 1.5, then reflects by border 1 and becomes x’’ = -0.5.

最后

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