python - reshape Keras 层

Question

我有一个 416x416 的输入图像。如何创建 4 x 10 的输出，其中 4 是列数，10 是行数？

我的标签数据是 4 列 10 行的二维数组。

我知道 reshape() 方法，但它要求生成的形状具有与输入相同数量的元素。

使用 416 x 416 输入大小和最大池层，我可以获得最大 13 x 13 输出。

有没有办法在不丢失数据的情况下实现4x10输出？

我的输入标签数据看起来像例如

[[  0   0   0   0]
 [  0   0   0   0]
 [  0   0   0   0]
 [  0   0   0   0]
 [  0   0   0   0]
 [  0   0   0   0]
 [  0   0   0   0]
 [116  16 128  51]
 [132  16 149  52]
 [ 68  31  77  88]
 [ 79  34  96  92]
 [126  37 147 112]
 [100  41 126 116]]

这表示我的图像上有 6 个我想要检测的对象，第一个值是 xmin，第二个值是 ymin，第三个值是 xmax，第四个值是 ymax。

我网络的最后一层看起来像

(None, 13, 13, 1024)

Answer 1

首先展平(None, 13, 13, 1024)层

model.add(Flatten())

它将给出 13*13*1024=173056

一维张量

然后添加一个密集层

model.add(Dense(4*10)) 它将输出到 40

这会将您的 3D 形状转换为 1D

然后根据您的需要简单地调整大小

model.add( reshape (4,10))

这可行，但绝对会破坏数据的空间特性