在tensorflow中用零填充使特征图变大的最佳方法是什么？

Question

我正在做一个新的模型，这个模型正在使用CNN。一个图层的特征映射大小为32x32，从大小为64x64和16x16的特征映射中输入。我可以通过池使64x64FM变成33x32大小。但是，如何使16x16大小的FM成为32x32大小呢？

由于32x32 FM层获得64x64 FM和16x16大小FM作为输入，我的策略是使64x64和16x16都成为32x32大小的FM。然后将它们连接起来，使用32x32大小的FM层的输入。我知道池可以生成64x64到32x32。但我不知道如何使16x16成为32x33。我认为零填充是可行的，但我找不到合适的功能。我应该使用什么功能？还是有更好的方法去做呢？

Answer 1

您也可以进行基本的上采样或转换过采样。

#upsampling example
tf.image.resize_images(input, [32,32], method=ResizeMethod.BILINEAR)

#convolved example
tf.nn.conv2d_transpose(input, [h,w, out_ch, input_channels], [batch_size, 32,32, out_ch], strides=[1,2,2,1])