Параметр spatial window_size определяет размер обрезки, которую вы хотите получить из ваших входных изображений во время увеличения данных.
Что важно при установке этого параметра для изображения, для меток и для вывода?
Этот параметр должен быть одинаковым в разделах [TRAINING] и [INFERENCE], поскольку конвейер использует spatial_window_size для объединения исправлений в исходное разрешение. Выбор начального размера окна зависит от совместимых форм для вашей архитектуры CNN, размерности вашей входной формы (2D-срезы по сравнению с вокселами) и ограничений вашей памяти (слишком большой и может не поместиться в памяти вашего графического процессора).
Когда выбирать большие или меньшие формы пространственного_окна_размера?
В целом предпочтительнее патчи большего размера (было замечено, что они обеспечивают немного лучшую производительность), и я бы отослал вас к этому ответ на обоснование. Однако это зависит от вашего конкретного набора данных, поэтому я рекомендую вам поэкспериментировать с различными размерами патчей.
Однако вы также можете использовать метод под названием Увеличение размеров ( обратитесь к совету № 9), где вы начинаете обучение, используя spatial_window_size меньшего размера, затем увеличиваете размер и снова обучаете ту же модель, чтобы уменьшить переоснащение и улучшить общую производительность. Обратите внимание, что это будет работать только в том случае, если вы используете полностью сверточные CNN или CNN с некоторой формой объединения пространственных пирамид (где размер входного изображения не имеет значения).
Почему размеры этикетки и изображения отличаются?
Для этого вопроса требуется больше разъяснений (например, конфигурация, исходное разрешение изображения), но, к сожалению, у меня недостаточно репутации, чтобы комментировать.
Параметр border в разделе [INFERENCE] удаляет заполнение из параметра volume_padding_size в разделе [TRAINING]. Согласно документации по конфигурации, граница должна быть не менее floor(N-D)/2, где N представляет собой один из элементов исходного размера вокселя/фрагмента, а D представляет один из элементов выходного размера вокселя/фрагмента сети (spatial_window_size). Для размеров 2D-окна (например, 96 X 96 X 1) border может быть (96,96,0), где последний элемент должен быть равен 0. Поэтому параметр границы зависит от размера окна и не не влияет на то, как мы его выбираем. Скорее, мы выбираем параметр границы в зависимости от того, насколько мы хотим, чтобы сеть сосредоточилась на внешних пикселях, а не на центральных пикселях.
person
Joseph Chen
schedule
01.09.2018
