解决U-net上采样过程后，结合下采样信息时特征图大小不匹配问题

最新推荐文章于 2025-05-22 17:10:44 发布
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本文探讨了U-net架构中尺寸不匹配的问题，特别是在下采样和上采样过程中featuremaps大小变化导致的concat操作错误。文章提供了解决方案，通过在特定条件下应用额外的反卷积层(kernel_size=2,stride=1)来调整特征图大小，确保concat操作的顺利进行。

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在U-net下采样后时，通过polling层，可能会出现这种情况，37*37feature maps 压缩成18*18大小，但在上采样过程中，利用

nn.ConvTranspose2d()通常变为36*36大小的feature maps,不同大小的feature maps在进行concat时会报错。

解决这种问题可以采用追加一个反卷积过程，在判断到两个过程得到的feature maps大小不匹配时，使用kernel_size=2,stride=1的反卷积过程，将当前特征映射扩大。

nn.ConvTranspose2d(in_channels=in_channels,out_channels=out_channels,kernel_size=2,stride=1)
U-net模型及其在图像分割领域的应用——系统性地介绍U-net模型及其相关术语，并详细阐述模型的基本原理和实现过程
AI天才研究院
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U-Net
最新发布
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wwl412095144的博客
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moshiyaofei的博客
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pyrDown和pyUp默认是行和列都变为原来的1/2，但是如果行或列为奇数时，奇数➗2之后，我理解为小数点为0.5会进一，这就会产生上面的情况，下采样时【720×457】变为【360×229】，上采样【360×229】变为【720×458】。有人会想，这不是和默认一样嘛，但是仔细想一想，默认是0.5进一，而C++中整数除法是向下取整的，没有小数这一说，这样就跳过了可能报错的地方。设置断点后查看图像发现down1和down2_up尺寸差了1，于是后面的减运算操作就会弹出异常。1.图像的大小或者格式不一致。
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12-18 2万+
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