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neural-network - 语义分割中的上采样

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-01 13:28:36

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我正在尝试实现一篇关于语义分割的论文，但我对如何对分割网络生成的预测图进行上采样以匹配输入图像大小感到困惑。

例如，我正在使用 Resnet101 的变体作为分割网络(如论文所用)。使用这种网络结构，大小为 321x321 的输入(再次在论文中使用)会产生大小为 41x41xC 的最终预测图(C 是类数)。因为我必须进行像素级预测，所以我需要将其上采样到 321x321xC。 Pytorch 提供了上采样到输出大小的功能，该输出大小是预测图大小的倍数。所以，我不能在这里直接使用那个方法。

因为这个步骤涉及到每个语义分割网络，我相信应该有一个标准的方法来实现这个。

如有任何指点，我将不胜感激。提前致谢。

最佳答案

也许您可以尝试的最简单的事情是:

上采样 8 次。然后你的 41x41 输入变成 328x328
执行中心裁剪以获得所需的 321x321 形状(例如，类似于此输入 [3:,3:,:-4,:-4])

关于neural-network - 语义分割中的上采样，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47117302/

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