具有张量流的可变分辨率以实现超分辨率

Question

我正在使用张量流将图像缩放2倍。但由于张量(批量大小、高度、宽度、通道(决定了分辨率，它只接受一种分辨率的图像进行推理和训练。

对于其他分辨率，我必须修改代码并重新训练模型。是否可以使我的代码解析独立？从理论上讲，图像的卷积与分辨率无关，我看不出这是不可能的原因。

我不知道如何在张量流中做到这一点。有什么可以帮助我解决这个问题的吗？

谢谢

Answer 1

好的，这就是我所做的：

输入和输出张量现在具有形状(批量大小、无、无、通道(

训练图像现在必须在网络外部调整大小。

重要提醒：训练图像必须具有相同的大小，因为它们是批量的！一个批次中的图像必须具有相同的大小。推断批大小为 1 时，大小无关紧要。