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社区首页 >问答首页 >如何将经过训练的模型应用于形状/尺寸大于模型的图像(在Tensorflow中)?

如何将经过训练的模型应用于形状/尺寸大于模型的图像(在Tensorflow中)?
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Stack Overflow用户
提问于 2019-07-16 22:30:18
回答 1查看 284关注 0票数 0

我训练了一个尺寸为512x512的模型。我目前有982x982大小(或任何其他大小)图像,我需要对模型进行预测。当我在这些图像上运行时,我会得到关于意外输入数组形状的错误信息。

Tensorflow提供了任何方法来方便地将模型部署到比模型所训练的图像大的图像上吗?

详细信息

具体来说,这是一个用于图像分割的模型。

我假设解决这个问题的方法之一是创建我自己的滑动窗口脚本,它将输入到与原始图像不同时间间隔的模型窗口中,然后将所有这些输出窗口粘贴回一个图像中,在它们通过模型之后。不过,我想知道是否有更标准的方法。

我对Tensorflow (和图像分割)非常陌生,所以我很可能错过了什么,或者我的问题还不清楚。

(谢谢你的建议:)

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-07-16 22:44:02

关于如何处理大或小的图像,我曾经有过同样的问题。根据我的经验,一种可能的方法是将图像大小调整到网络的输入大小。例如,如果当前图像大小为982x982,网络输入大小为512x512,则只需使用一些库(如PillowOpenCV )将原始图像从982x982调整为512x512

您的方法是一种可能的解决方案。我想说的是,除了调整大小操作之外,还有许多可能的解决方案,但您最好试试这个最简单的方法,看看您的网络是否正常工作。我从我的项目中学到的是,我们总是可以尝试最简单的解决方案,而且在大多数情况下,它是完美的。

一般说来,没有一个普遍的完美的方法来做这件事。你可以从最简单的方法开始,如果它不起作用,你可以找一个更复杂的方法。

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/57066263

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