aclnnUpsampleBicubic2dAA

产品支持情况

产品	是否支持
[object Object]Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品[object Object]	√
[object Object]Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件[object Object]	√
[object Object]Atlas 200I/500 A2 推理产品[object Object]	×
[object Object]Atlas 推理系列产品 [object Object]	×
[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]	×

功能说明

• 算子功能：对由多个输入通道组成的输入信号应用双三次抗锯齿算法进行上采样。如果输入Tensor x的shape为(N, C, H, W) ，则输出Tensor out的shape为(N, C, outputSize[0], outputSize[1])。
• 计算公式：对于一个二维插值点$(N, C, h, w)$，插值$out(N, C, h, w)$可以表示为：$${out(N, C, h, w)}=\sum_{i=0}^{kW}\sum_{j=0}^{kH}{W(i, j)}*{f(h_i, w_j)}$$ $$scaleH =\begin{cases} (x.dim(2)-1 / outputSize[0]-1) & alignCorners=true \\ 1 / scalesH & alignCorners=false\&scalesH>0\\ x.dim(2) / outputSize[0] & otherwise \end{cases}$$ $$scaleW =\begin{cases} (x.dim(3)-1 / outputSize[1]-1) & alignCorners=true \\ 1 / scalesW & alignCorners=false\&scalesW>0\\ x.dim(3) / outputSize[1] & otherwise \end{cases}$$ 其中：
  • 如果$scaleH >= 1$，则$kH = 1/scaleH$，否则$kH = 4$
  • 如果$scaleW >= 1$，则$kW = 1/scaleW$，否则$kW = 4$
  • $h_i = |h| + i$
  • $w_j = |w| + j$
  • $f(h_i, w_j)$是原图像在$(h_i, w_j)$的像素值
  • $W(i, j)$是双三次抗锯齿插值的权重，定义为：$$W(d) =\begin{cases} (a+2)|d|^3-(a+3)|d|^2+1 & |d|\leq1 \\ a|d|^3-5a|d|^2+8a|d|-4a & 1<|d|<1 \\ 0 & otherwise \end{cases}$$ 其中：
    • 抗锯齿场景$a=-0.5$。
    • $d = |(h, w) - (h_i, w_j)|$

函数原型

• 每个算子分为undefined，必须先调用“aclnnUpsampleBicubic2dAAGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnUpsampleBicubic2dAA”接口执行计算。
  • aclnnStatus aclnnUpsampleBicubic2dAAGetWorkspaceSize(const aclTensor* x, const aclIntArray* outputSize, const bool alignCorners, const double scalesH, const double scalesW, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  • aclnnStatus aclnnUpsampleBicubic2dAA(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnUpsampleBicubic2dAAGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • x（aclTensor*，计算输入）：公式中的x，Device侧的aclTensor。表示进行上采样的输入张量。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。支持undefined，支持空Tensor。undefined支持NCHW、ND（当数据格式为ND时，默认按照NCHW格式处理），shape维度仅支持4维shape的Tensor，数据类型与出参out的数据类型一致。
  • outputSize（aclIntArray*，计算输入）：公式中的outputSize，Device侧的aclIntArray，指定输出空间大小，数据类型支持INT64。size大小为2，表示指定out在H和W维度上的空间大小。
  • alignCorners（bool，计算输入）：公式中的alignCorners，Host侧的BOOL型参数，指定是否对齐角像素点。如果为True，则输入和输出张量的角像素点会被对齐，否则不对齐，默认为False。
  • scalesH（double，计算输入）：公式中的scalesH，Host侧的DOUBLE型参数，指定空间大小的height维度乘数。
  • scalesW（double, 计算输入）：公式中的scalesW，Host侧的DOUBLE型参数，指定空间大小的width维度乘数。
  • out（aclTensor*，计算输出）：公式中的out，Device侧的aclTensor。表示采样后的输出张量。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。支持undefined，支持空Tensor。undefined支持NCHW、ND，shape维度仅支持4维shape的Tensor，数据类型与入参x的数据类型一致。
  • workspaceSize（uint64_t*，出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
  • executor（aclOpExecutor**，出参）：返回op执行器，包含了算子计算流程。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

aclnnUpsampleBicubic2dAA

• 参数说明：

  • workspace（void*，入参）：在Device侧申请的workspace内存地址。
  • workspaceSize（uint64_t，入参）：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnUpsampleBicubic2dAAGetWorkspaceSize获取。
  • executor（aclOpExecutor*，入参）：op执行器，包含了算子计算流程。
  • stream（aclrtStream，入参）：指定执行任务的Stream。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见undefined。

约束说明

• 输入数据缩放场景缩小倍数必须小于等于50，即输入shape的高度H/outputSize[0]以及宽度W/outputSize[1]必须小于等于50。
• 参数outputSize的H轴和W轴与参数scalesH和参数scalesW，在使用时二选一，即：
  • 当alignCorners为True时：
    • outputSize对应轴的值小于等于1，scales对应轴的值为0。
    • 其他情况下使用入参x和outputSize中对应轴的参数值，且：$scales=(x-1)/(outputSize-1)$。
  • 当alignCorners为False时：
    • 当入参scalesH或入参scalesW的值小于等于0时，使用入参outputSize中对应轴的参数值。
      • 当outputSize对应轴等于0，即对应的scales为0。
      • 当outputSize的对应轴不等于0时，即：$scales=(x/outputSize)$。
    • 当入参scalesH或入参scalesW的值大于0时，使用入参scalesH或入参scalesW的参数值，即outputSize对应轴的值为$floor(x\_H * scalesH)$，或者$floor(x\_W * scalesW)$。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考undefined。