根据PyTorch中的分割图在每个区域中采样

问题描述

我想根据分段图在图像的每个区域中采样一定数量的点（就像SLIC算法产生的一样，它是与图像大小相同的图，包含从0到num_segment的整数，指示哪个细分每个像素所属的）。

当前，我编写自己的代码如下：

• 对于范围{0，num_segment）中的i：
  • 使用i查找属于第torch.where段的像素（的索引）
  • 挑选出这些像素并形成一维张量
  • 使用torch.Upsample对第i段的n_sample个点进行统一采样
• 堆叠所有采样点以形成一个较大的二维张量，每行代表所选点都属于一个段，并且具有n_sample行。

我不仅想要每个选定点的图像原始值，还需要它们的索引。

我画了picture来说明。

所以，我的问题是，在PyTorch中是否有实现此目标的本地方法？上面的代码运行有点慢，也许For循环会降低速度。而且，如果可能的话，由于所有采样过程都是相互独立的，那么我该如何加快采样过程？

通常，我有〜400个细分，并且我希望为每个细分采样20〜50个点。

解决方法

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