keras的融合层使用理解

本文深入探讨U-net网络中的融合层概念,特别是在上采样层与下采样层之间的Concatenate融合方式,通过实例说明如何利用Keras实现这一过程,有效提升图像边缘清晰度。

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最近开始研究U-net网络,其中接触到了融合层的概念,做个笔记。

上图为U-net网络,其中上采样层(绿色箭头)需要与下采样层池化层(红色箭头)层进行融合,要求每层的图片大小一致,维度依照融合的方式可以不同,融合之后输出的图片相较于没有融合层的网络,边缘处要清晰很多!

这时候就要用到keras的融合层概念(Keras中文文档https://keras.io/zh/

文档中分别讲述了加减乘除的四中融合方式,这种方式要求两层之间shape必须一致。

重点讲述一下Concatenate(拼接)方式

拼接方式默认依照最后一维也就是通道来进行拼接

如同上图(128*128*64)与(128*128*128)进行Concatenate之后的shape为128*128*192

ps:

中文文档为老版本,最新版本的keras.layers.merge方法进行了整合

上图为新版本整合之后的方法,具体使用方法一看就懂,不再赘述。

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