【AI模型学习】上/下采样

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在基于Transformer架构的图像分割模型（如 SegFormer、Swin-Unet）中，上采样和下采样结构几乎是标准配置。

分割中的上/下采样

为什么需要下采样？

1. 提取高层语义特征：
   Transformer擅长全局建模，结合下采样可以：降低分辨率；聚焦于更宽范围的上下文。

2. 减少计算成本：
   原始输入图像太大，直接送入多层Transformer（特别是多头注意力）会导致计算量和显存爆炸。

为什么要上采样？

1. 恢复空间分辨率：
   Segmentation任务最终要输出与输入图像同样大小的分割mask；

2. 细粒度定位：
   但如果没有上采样、跳跃连接或融合，容易失去细节；所以上采样常结合UNet-like结构来补偿细节损失。

模型	下采样方式	上采样方式
SETR	ViT backbone patchify	多层反卷积上采样
SegFormer	MLP Mixer + 4阶段卷积下采样	多层插值 + FFN
Swin-Unet	Swin Transformer 下采样	Patch expanding + skip连接

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下采样

SegFormer和PVT（使用卷积）

# 输入：img.shape = [B, 3, 512, 512]# Stage 1
x1 = Conv2d(3, 32, kernel_size=7, stride=4, padding=3)(img)    # → [B, 32, 128, 128]
x1 = x1.flatten(2).transpose(1, 2)                             # → [B, 16384, 32]
x1 = TransformerBlock(x1)# Stage 2
x2 = Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1)(x1_reshaped)  # → [B, 64, 64, 64]
x2 = x2.flatten(2).transpose(1, 2)                                    # → [B, 4096, 64]
x2 = TransformerBlock(x2)# 后面还有 Stage3、Stage4 类似

Shape 演化：

Stage1: [B, 128×128=16384, 32]
Stage2: [B, 64×64=4096, 64]
Stage3: [B, 32×32=1024, 160]
Stage4: [B, 16×16=256, 256]

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Swin-Unet（使用 Patch Merging）

# 初始 patch embedding（patch_size=4）
x = Conv2d(3, 96, kernel_size=4, stride=4)(img)      # [B, 96, 128, 128]
x = x.flatten(2).transpose(1, 2)                     # → [B, 16384, 96]# Stage 1
x = SwinBlock(x)                                     # [B, 16384, 96]
x = PatchMerging(x)                                  # → [B, 4096, 192]# Stage 2
x = SwinBlock(x)                                     # [B, 4096, 192]
x = PatchMerging(x)                                  # → [B, 1024, 384]# Stage 3
x = SwinBlock(x)
x = PatchMerging(x)                                  # → [B, 256, 768]

Shape 演化：

Stage0: [B, 128×128=16384, 96]
Stage1: [B, 64×64=4096, 192]
Stage2: [B, 32×32=1024, 384]
Stage3: [B, 16×16=256, 768]

过程不难，只是不好描述，可以看相关教程，这里就把代码贴出来

class PatchMerging(nn.Module):def __init__(self, in_dim):super().__init__()self.reduction = nn.Linear(in_dim * 4, in_dim * 2)def forward(self, x, H, W):# x: [B, H*W, C] → [B, H, W, C]x = x.view(B, H, W, C)# 拆分四个方向的 tokenx0 = x[:, 0::2, 0::2, :]  # top-leftx1 = x[:, 1::2, 0::2, :]  # bottom-leftx2 = x[:, 0::2, 1::2, :]  # top-rightx3 = x[:, 1::2, 1::2, :]  # bottom-rightx = torch.cat([x0, x1, x2, x3], dim=-1)  # → [B, H/2, W/2, 4C]x = x.view(B, -1, 4 * C)                 # → [B, H/2*W/2, 4C]x = self.reduction(x)                   # → [B, H/2*W/2, 2C]return x

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上采样

SegFormer（interpolate）

def forward(self, x1, x2, x3, x4):  # 输入来自4个Stage：# x1: [B, 128*128, 32]# x2: [B, 64*64,   64]# x3: [B, 32*32,  160]# x4: [B, 16*16,  256]B = x1.shape[0]# === 1. Linear Projection：通道都投影为 256 ===_x1 = self.linear1(x1).permute(0, 2, 1).reshape(B, 256, 128, 128)  # [B, 256, 128, 128]_x2 = self.linear2(x2).permute(0, 2, 1).reshape(B, 256,  64,  64)  # [B, 256,  64,  64]_x3 = self.linear3(x3).permute(0, 2, 1).reshape(B, 256,  32,  32)  # [B, 256,  32,  32]_x4 = self.linear4(x4).permute(0, 2, 1).reshape(B, 256,  16,  16)  # [B, 256,  16,  16]# === 2. 上采样到统一大小 ===_x2 = F.interpolate(_x2, size=(128, 128), mode='bilinear', align_corners=False)  # [B, 256, 128, 128]_x3 = F.interpolate(_x3, size=(128, 128), mode='bilinear', align_corners=False)  # [B, 256, 128, 128]_x4 = F.interpolate(_x4, size=(128, 128), mode='bilinear', align_corners=False)  # [B, 256, 128, 128]# === 3. 拼接所有层 ===fused = torch.cat([_x1, _x2, _x3, _x4], dim=1)  # [B, 4*256=1024, 128, 128]# === 4. 1x1卷积融合通道数 ===out = self.fuse_conv(fused)  # [B, 256, 128, 128]return out

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Swin-Unet（Patch Expanding）

看图也能看出来，十分经典的U-Net结构。

在上采样阶段
输入：

一个高语义 token，维度为 [4C]，是上一步 Patch Merging 得到的。

1. Linear 映射
   将 [4C] 投影为 [C] × 4，也就是还原为 2×2 patch 每格的 C 维向量。

2. reshape → [H, W, 2, 2, C] → [2H, 2W, C]
   把这 4 个 token 安排到一个新的空间位置（上采样 ×2）。

3. 最终输出为：

   $$\text{Token 数量}\times 4，\text{通道数}÷2$$

class PatchExpanding(nn.Module):def __init__(self, in_dim, expand_ratio=2):super().__init__()# Linear: [B, H*W, in_dim] → [B, H*W, out_dim = (expand_ratio^2) * out_channels]# 例如：in_dim = 512，expand_ratio = 2 → 输出 4×C = 1024self.linear = nn.Linear(in_dim, in_dim // 2 * expand_ratio**2)self.expand_ratio = expand_ratiodef forward(self, x, H, W):# x: [B, H*W, C]B, N, C = x.shapeR = self.expand_ratio  # 通常为 2# 线性投影：C → 4 * (C/2)，也就是 [B, H*W, 4*C']，每个 token 展开为 2×2 的 patchx = self.linear(x)                      # [B, H*W, 4*C'] = [B, H*W, R*R*(C//2)]#  reshape 成图像形式，带有 2×2 子结构 → [B, H, W, R, R, C']x = x.view(B, H, W, R, R, C // 2)       # [B, H, W, 2, 2, C//2]#  调整顺序，将 2×2 子结构移入空间维度 → [B, H*2, W*2, C//2]x = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5)         # [B, H, 2, W, 2, C//2]x = x.reshape(B, H * R, W * R, C // 2)  # [B, 2H, 2W, C//2]#  flatten 成 token 序列形式（可再送入 Transformer）→ [B, 4*H*W, C//2]x = x.view(B, -1, C // 2)               # [B, 4*H*W, C//2]return x

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逐级interpolate的方式

1. 输入来自编码器 4 个 stage：

   • x4：[16×16, 512] ← 最深层
   • x3：[32×32, 320]
   • x2：[64×64, 128]
   • x1：[128×128, 64] ← 最浅层

2. 通道统一：
   每个特征图先通过 1×1 卷积或 Linear 映射，统一成相同维度（如全部 → 256 或 512）

3. 上采样与融合（逐级）：

   f4 = Conv(x4)                          # [16×16]
   f3 = F.interpolate(f4, scale=2) + Conv(x3)  # → [32×32]
   f2 = F.interpolate(f3, scale=2) + Conv(x2)  # → [64×64]
   f1 = F.interpolate(f2, scale=2) + Conv(x1)  # → [128×128]
   

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反卷的方式

很经典的设计，不必过多介绍。