python – 反射填充Conv2D
内容导读
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内容图文
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我正在使用keras构建一个用于图像分割的卷积神经网络,我想使用“反射填充”而不是填充“相同”,但我找不到在keras中执行此操作的方法.
inputs = Input((num_channels, img_rows, img_cols))
conv1=Conv2D(32,3,padding='same',kernel_initializer='he_uniform',data_format='channels_first')(inputs)
有没有办法实现反射层并将其插入keras模型?
解决方法:
找到了解决方案!我们只需要创建一个新的类,它将一个图层作为输入并使用tensorflow预定义函数来完成它.
import tensorflow as tf
from keras.engine.topology import Layer
from keras.engine import InputSpec
class ReflectionPadding2D(Layer):
def __init__(self, padding=(1, 1), **kwargs):
self.padding = tuple(padding)
self.input_spec = [InputSpec(ndim=4)]
super(ReflectionPadding2D, self).__init__(**kwargs)
def get_output_shape_for(self, s):
""" If you are using "channels_last" configuration"""
return (s[0], s[1] + 2 * self.padding[0], s[2] + 2 * self.padding[1], s[3])
def call(self, x, mask=None):
w_pad,h_pad = self.padding
return tf.pad(x, [[0,0], [h_pad,h_pad], [w_pad,w_pad], [0,0] ], 'REFLECT')
# a little Demo
inputs = Input((img_rows, img_cols, num_channels))
padded_inputs= ReflectionPadding2D(padding=(1,1))(inputs)
conv1 = Conv2D(32, 3, padding='valid', kernel_initializer='he_uniform',
data_format='channels_last')(padded_inputs)
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 反射填充Conv2D全部内容,希望文章能够帮你解决python – 反射填充Conv2D所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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