大图像的语义分割

Question

• 我用120×120的卫星图像训练了一个U网.
• 我需要将我的模型应用于更大的图像(大小为10980×10980)。我想要做的是将更大的图像分割成120 X120的切片，将它们分类并组装成一个新的图像。
• 我的问题是:这种方法可行吗，因为我可以在下面的输出图像中看到不连续性？

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PS: --我看到了一个用户说它是可行的问题，如果是这样的话，有没有办法使边框更加连续？

Answer 1

如果您的模型是完全卷积的，您可以将其应用于较大的图像。您唯一的限制是设备的内存大小。

如果您别无选择，只能切片图像，您仍然可以避免不连续，但要考虑到模型的接受场

如果你种植大得多的作物--考虑到接收场的真实大小--并且只保留中心的、“有效的”输出掩码，你应该能够得到一个平滑和连续的掩膜。

Answer 2

我认为这个库可以满足您的需要，使用简单的二阶样条窗口函数进行插值：

https://github.com/Vooban/Smoothly-Blend-Image-Patches

它只有当您的原始图像大小不是非常大，因为内存限制。