keras中可变大小图像的完全卷积自动编码器

Question

我想构建一个卷积自动编码器，其中输入的大小不是恒定的。我通过叠加conv-pool图层直到达到编码层，然后用upsample-conv图层进行相反操作。问题是无论我使用什么设置，我都无法在输出层中获得与输入层完全相同的大小。原因在于UpSampling层（给出了（2,2）的大小），使输入的大小加倍，所以我不能得到奇数维。有没有一种方法可以将给定图层的输出尺寸与前一图层的输入尺寸（针对单个样本）相关联（如我所说，变量中最大池图层的输入尺寸）？

Answer 1

是的，有。

您可以使用三种方法

• Padding
• Resizing
• Crop or Pad

填充只会工作，加大尺寸。不利于缩小尺寸。

调整大小应该是更昂贵但最适合每种情况的解决方案（向上或向下取样）。它将保持范围内的所有值，并简单地重新采样它们以在给定维度中调整大小。

作物或垫将作为调整大小，它将更具计算效率，因为在此方法中没有插值。但是，如果要将其调整为较小的尺寸，则会从边缘裁剪。

通过使用这3个，您可以安排图层的尺寸。