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(或检测任意尺度上的对象)，我想实现Image Pyramids。正如文章所解释的，在创建图像金字塔时，图像要经过反复的平滑和二次采样。

我正在凯拉斯实现一个CNN。有没有办法用Keras实现图像金字塔？我看过one of the SO post，上面说要用AveragePooling2D来实现金字塔效果。

这是对的吗？AveragePooling2D层是如何产生金字塔效果的？

Answer 1

实现目标的一个CNN架构是U-Net，最初是由this论文介绍的。

它使用一系列卷积和池化层来创建金字塔。请注意，它不是输入图像的金字塔，但其想法是了解在不同的尺度上什么是有用的，而不是直接提供给金字塔。

现在，考虑一下AveragePooling2D是如何工作的。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中所描述的:平滑是通过平均实现的，用一个像素替换面片是下采样。