Keras里的UpSampling2D层不是中的双线性内插,而是简单的重复图像。这点和pytorch不一样,pytorch默认使用的是双线性内插。
同样:这里仍然使用的是keras而不是tf.keras.
keras里UpSampling2D的部分定义说明如下:
class UpSampling2D(Layer): """Upsampling layer for 2D inputs. Repeats the rows and columns of the data by size[0] and size[1] respectively.
可以看出,这里的上采样确实只是简单的图像重复。
要想使用双线性或者最近邻或者双三次插值上采样,则需要在tf的tf.image.resize_images函数基础上进行包装,代码如下:
####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
1.卷积时要使用padding=same因此要修改原来的padding=valid
x = conv2d_bn(img_input, 32, 3, strides=2, padding='same')
2.池化时卷积核大小修改为2而不是原来的3
branch_pool = layers.MaxPooling2D(2, strides=2, padding='same')(x)
以上这篇在keras里实现自定义上采样层就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
keras,自定义,上采样层
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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