使用图像作为CNN中的标签与Caffe

Question

我正在开发CNN做生物医学图像的分割。

作为一个输入，我有572x572x3的图像，我的标签是与地面真相的图像。

这是我的数据层：

layer {top: 'image' name: 'loadMydata_image' type: 'HDF5Data' hdf5_data_param { source: '/home/alexandra/Documents/my-u-net/my_data.txt' batch_size: 1} include: { phase: TRAIN }} 

layer {top: 'anno' name: 'loadMydata_anno' type: "HDF5Data" hdf5_data_param { source: '/home/alexandra/Documents/my-u-net/my_data.txt' batch_size: 1} include: { phase: TRAIN }} 

的问题是，在端部我的输出大于标签图像和欧几里德损耗层不能工作小。 这里是我的最后一层：

layer { name: 'label_reshape' type: 'Reshape' bottom: 'anno' top: 'anno_reshaped' reshape_param { shape : {dim:0 dim:-1 dim:0 dim:0} }} 

layer { bottom: 'score' bottom: 'anno_reshaped' top: 'loss' name: 'loss_tune' type: "EuclideanLoss" include: { phase: TRAIN }} 

我有这样的错误：

F0722 10:43:42.478071 10809 euclidean_loss_layer.cpp:12] Check failed: bottom[0]->count(1) == bottom[1]->count(1) (980000 vs. 981552) Inputs must have the same dimension. 

我试图用重塑层，但我无法得到确切大小相同..

没有人有一个想法如何解决这个问题？

Answer 1

最有可能的尺寸不匹配是由于卷积层。如果不在卷积图层中设置填充，则边框将丢失。

例如，3x3内核的32x32输入会给出30x30的输出。

要解决此问题，您可以在所有卷积图层中使用填充或裁剪标签图像以匹配输出大小。或者，如果尺寸不匹配是因为您使用了一些合并图层（这会减少图像的空间位置）并且未在后面的图层中进行放大，则需要调整标签图像的大小以匹配输出。

注意：重塑图层不会调整图像大小。它用于“重塑”数据。重塑图层后，值的总量保持不变。