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中这样做的方法。
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到路缘石模型中?
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找到了解决办法!我们只需要创建一个新的类,该类以一个层作为输入,并使用tensorflow预定义函数来完成它。
秋彦的解决方案不适用于新的keras版本,所以我提出了自己的解决方案。该片段将一批202x202x3图像填充到256x256x3
以上接受的答案在当前的Keras版本中不起作用。以下是正在运行的版本:
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