sliding windows infer 模型

输入一张大图和一个model，使用两个stride刚好密铺滑窗。

def do_overlap(data, model, stride=[96, 164], hp=224, wp=224):# h, w = 2336, 3504_, _, h, w = data.shapeoutput = torch.zeros(h, w)frequency = torch.zeros(h, w)for i in range(0, h-hp+stride[0], stride[0]):for j in range(0, w-wp+stride[1], stride[1]):# print(i, j)# pdb.set_trace()pred = model(data[..., i:i + hp, j:j + wp])[0]pred = F.softmax(pred, dim=1)pred = pred[0, 1, ...].cpu()# pdb.set_trace()output[i:i + hp, j:j + wp] += predfrequency[i:i + hp, j:j + wp] += torch.ones(pred.shape)# print("{}".format(i*j/(len(range(0, h, stride[0]))*len(range(0, w, stride[1])))))# pdb.set_trace()output = output/frequency# pred = weight_mul(pred)# output[output > 0.5] = 1# output[output <= 0.5] = 0return output

given hp和wp， stride 应该怎么取。理论部分推导

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