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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
deep-learning - セマンティック セグメンテーションのパディングを変更するには?
解像度 256x256 のグレースケール画像であるデータに対して UNet を実行しようとしています。UNet はイメージを 1 x 5 x 84 x 84 (5 はクラス数) にダウンサンプリングしています。次のエラーが表示されます。
出力予測で入力サイズを正確に取得するには、パディング値をどのように設定すればよいか教えてください。どのレイヤーをどのように変更すればよいかわかりません。
caffe - チェックに失敗しました: top_shape[j] == bottom[i]->shape(j): 3D データの Concat レイヤー用
で3D-Unetをトレーニングしようとしていcaffeます。異なるボリュームの幅、高さ、深さは異なります。HDF5 データセットの最初のボリュームの入力形状は1 1 104 281 389(NxCxDxHxW) で、Concat layer(concat_d2c_u2a-b) に達するとエラーが発生します。入力は次の 2 つの形状です。
- 1 256 19 64 91 scaled2c_relu_d2c_0_split_1
- 1 512 12 56 84 スケールu2a
この問題を解決するにはどうすればよいですか? 次元の順番のせいですか？