解决U-net上采样过程后,结合下采样信息时特征图大小不匹配问题
在U-net下采样后时,通过polling层,可能会出现这种情况,37*37feature maps 压缩成18*18大小,但在上采样过程中,利用
nn.ConvTranspose2d()通常变为36*36大小的feature maps,不同大小的feature maps在进行concat时会报错。
解决这种问题可以采用追加一个反卷积过程,在判断到两个过程得到的feature maps大小不匹配时,使用kernel_size=2,stride=1的反卷积过程,将当前特征映射扩大。
nn.ConvTranspose2d(in_channels=in_channels,out_channels=out_channels,kernel_size=2,stride=1)
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