python - 使用 Keras 实现图像金字塔

Question

为了在我的 CNN 模型上获得尺度不变性（或检测任何尺度的对象），我想实现Image Pyramids。正如文章所解释的，在创建图像金字塔时，图像会经过反复的平滑和二次采样。

我正在 Keras 中实现一个 CNN。Keras 有没有办法实现图像金字塔？我读了一篇说使用AveragePooling2D来实现金字塔效果的 SO 帖子。

这甚至是正确的吗？层如何AveragePooling2D产生金字塔效应？

标签： pythonopencvkerascomputer-visionconv-neural-network

Answer 1

实现您目标的一种 CNN 架构是 U-Net，最初由本文介绍。

它使用一系列卷积层和池化层来创建金字塔。请注意，它不是输入图像的图像金字塔，但其想法是学习在不同尺度上有用的东西，而不是直接喂给金字塔。

现在，想想它是如何AveragePooling2D工作的。您选择原始图像的一个补丁，将其替换为平均值，然后移动到下一个补丁。这正是您在生成图像金字塔时所描述的：通过平均实现平滑，用一个像素替换补丁是下采样。