Deeplab v3仅使用默认比率512*512进行预测。如何处理不同大小比例的图像。
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文件"/home/developer/anaconda2/envs/py36/lib/python3.6/site packages/keras/engine/training.py"，第1149行，在预测中x、 _，_=自我_standardize_user_data(x(
文件"/home/developer/anaconda2/envs/py36/lib/python3.6/site packages/keras/engine/training.py"，第751行，在_standardize_user_data中exception_prefix='input'(
文件"/home/developer/anaconda2/envs/py36/lib/python3.6/site packages/keras/engine/training_utils.py"，第138行，在standardize_input_data中str(data_shape((
值错误：检查输入时出错：预期input_3具有形状(512、512、3(，但得到的数组具有形状(2448、3264、3(
您可以将图像调整为512*512，也可以使用填充将图像变成正方形，然后将其调整为512*512。后一个选项更好，因为它不会改变图像中对象的形状。你可以使用不同的填充模式，看看什么能得到最好的结果。
您可以使用opencv或scikit图像来调整的大小和填充
opencv填充文档：https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=copymakeborder#copymakeborder
用于填充的scikit图像文档：http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.util.html#skimage.util.pad