deep-learning - 在 Keras 中连接之前调整卷积层的大小

Question

我正在阅读U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation并希望在 Keras 中实现这一点。

在 U-Net 中，我需要连接卷积层，一个在收缩路径中，另一个在扩展路径中（论文中的图 1.1）。

但是，它们的大小不匹配，所以我必须在连接之前调整卷积层的输出大小。

我如何在 Keras 中做到这一点？

Answer 1

Keras 中有一个 Cropping2D 层：https ://keras.io/layers/convolutional/#cropping2d

...
conv_13 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')(conv_12) # has outputsize of 568x568
...
crop_13 = Cropping2D((392, 392))(conv_13) # crop 568x568 to 392x392 symmetrically
merge_91 = Concatenate()([crop_13, upsampled_81) # concatenate both layers with same 2D size
...

将第一个尺寸 (568x568) 连接到最后一个上采样尺寸 (392x392) 的示例。