Adaptive_avg_pool2dとavg_pool2dの違い
test_input = Image.open('test_image.jpeg') # 1024x768 plt.figure(figsize=(12,4)) # avg_pool2d outputs1 = F.avg_pool2d(torchvision.transforms.ToTensor()(test_input), kernel_size=(4, 4), stride=2, padding=1) print(outputs1.shape) plt.subplot(1,2,1), plt.imshow(outputs1.permute(1,2,0)) # adaptive_avg_pool2d w, h = test_input.size outputs2 = F.adaptive_avg_pool2d(torchvision.transforms.ToTensor()(test_input), output_size=(int(h*0.5), int(w*0.5))) print(outputs2.shape) plt.subplot(1,2,2), plt.imshow(outputs2.permute(1,2,0)) # torch.Size([3, 384, 512]) # torch.Size([3, 384, 512])
avg_pool2dは，カーネルサイズやストライド，パディングを指定し，畳み込み演算を行います．（恐らくカーネルの各係数は，1/(カーネルの画素数)）
一方，adaptive_avg_pool2dは，出力サイズを指定すると，自動的にカーネルサイズ等を決定してくれる模様．
リサイズ
tzmi.hatenablog.com
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上記記事によると，縮小(downsample)はadaptive_avg_pool2d，拡大(upsample)はF.interpolate(レイヤとして使用する場合はnn.Upsample)で良さそう？
※ レイヤとして使用する場合の意味
関数として利用するか，クラスをインスタンス化して利用するかの違いです．
nn.Upsampleは後者にあたり，init時にパラメータを渡してレイヤをインスタンス化しておき，forward上でレイヤとして利用します．
（必ずしもnn.Upsampleである必要はなく，F.interpolateをforward内で使用することも可能かと思います）
# 関数として利用 x = torch.randn(1,1,4,4) x_out = F.interpolate(x, (8,8)) # 関数として利用 # クラスをインスタンス化して利用 x = torch.randn(1,1,4,4) m = nn.Upsample((8,8)) # インスタンス化 x_out = m(x)
