deep-learning - 如何在keras中将一层上采样到任何大小？

Question

我想将一个大小为 (w,h,channels) 的层上采样到 (w',h',channels) 的大小，但是 Upsample2D 层只能上采样到两倍大小。

任何人都可以告诉我如何进行任何大小的上采样？

Answer 1

Keras UpSample2D 可以 上采样到不同的大小，而不仅仅是双倍大小。来自 Keras docs我们可以看到这是针对这样的层指示的:

keras.layers.UpSampling2D(size=(2, 2), data_format=None)

Upsampling layer for 2D inputs.

Repeats the rows and columns of the data by size[0] and size[1] respectively.

默认 size值确实是 (2,2) ，因此在这种情况下，您的上采样将加倍。通过指定您想要的尺寸，您可以根据您的需要设法上采样到不同的尺寸。所以，如果你想要一个比方说 3 的上采样因子，那么你应该使用 size=(3,3) ， 等等。
作为替代方案，您也可以 define your own custom layers如果你想要一些真正针对你的情况的东西。例如， here是关于创建自定义池函数的 Github 问题(与上采样层相反，因此很容易比较)，如果您需要这样的自定义层，它可以帮助您。