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在keras里实现自定义上采样层

 更新时间: 2020年06月28日 16:37:17   转载 作者: 海淀小天  
这篇文章主要介绍了在keras里实现自定义上采样层,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

keraslideupsampling2dcengbushizhongdeshuangxianxingneicha,ershijiandandezhongfutuxiang。zheidianhepytorchbuyiyang,pytorchmorenshiyongdeshishuangxianxingneicha。

tongyang: zheilirengranshiyongdeshikeraserbushitf.keras.

kerasliupsampling2ddebufendingyishuomingruxia:

class UpSampling2D(Layer):
  """Upsampling layer for 2D inputs.
  Repeats the rows and columns of the data
  by size[0] and size[1] respectively.

正规的彩票keyikanchu,zheilideshangcaiyangqueshizhishijiandandetuxiangzhongfu。

正规的彩票yaoxiangshiyongshuangxianxinghuozhezuijinlinhuozheshuangsancichazhishangcaiyang,zexuyaozaitfdetf.image.resize_imageshanshujichushangjinxingbaozhuang,daimaruxia:

####定义:

def my_upsampling(x,img_w,img_h,method=0):
  """0:
双线性差值。1:
最近邻居法。2:
双三次插值法。3:
面积插值法"""
  return tf.image.resize_images(x,(img_w,img_h),0)
 
###调用:

Lambda(my_upsampling,arguments={'img_w':self.img_w,'img_h':self.img_h})(output_6)
 
###load_model时注意加上tf:

model = keras.models.load_model('my_model.h5', custom_objects={'tf': tf})

补充知识: keras中使用内置模型语义分割上采样维度不匹配

正规的彩票1.juanjishiyaoshiyongpadding=sameyinciyaoxiugaiyuanlaidepadding=valid

正规的彩票x = conv2d_bn(img_input, 32, 3, strides=2, padding='same')

2.chihuashijuanjihedaxiaoxiugaiwei2erbushiyuanlaide3

branch_pool = layers.MaxPooling2D(2, strides=2, padding='same')(x)

yishangzheipianzaikeraslishixianzidingyishangcaiyangcengjiushixiaobianfenxiangjidajiadequanbuneirongle,xiwangnengjidajiayigecankao,yexiwangdajiaduoduozhichijiaobenzhijia。

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