我是 CNN 的新手，正在使用 Keras 构建一个模型来组合来自多个来源的输入。我的两个来源具有不同的尺寸，不能按整数缩放（即 x2 或 x3 更小）。因此，简单的最大池化是行不通的。我无法弄清楚如何对较大的图像进行下采样。以下是具体尺寸：
图片1：7000 x 4000
图片2：2607 x 1370
是否有处理非常规下采样的最佳实践？
我正在应用一个 Conv2D 层，我认为将适当大小的过滤器（1787x1261，stride=1）与最大池（2x2 和 stride=2）结合起来会给我正确的尺寸。为什么这是一个坏主意？与图像的总大小相比，这似乎是一个大过滤器。
有点相关，在完整图像的较小块上运行模型会更好吗？这样我可以控制每个块的大小？