Tensorflow可变图像单个批次内的大小

Question

我目前正在tensorflow中实现FCN，以实现可变输入图像大小。

我有各种图像尺寸的图像，但遗憾的是我无法以不同于1的批量尺寸开始培训。

我正在以下列方式使用Feed dict：

feed_dict = {fcn.images: image_batch,
             fcn.labels: labels_batch,
             fcn.dropout_keep: dropout}
result = sess.run(list(tf_ops), feed_dict=feed_dict)

我已经尝试过了：

1. 将image_batch和labels_batch创建为numpy数组，但这不起作用，因为numpy数组不支持变量某些维度。
2. 创建image_batch和labels_batch作为numpy数组的列表。看来tensorflow试图调用numpy.array(image_batch)。
3. 与tf.pack()一起使用，遗憾的是，这也不支持不同的图片尺寸

我的问题是： 有没有办法解决这个问题？

提前感谢您提出任何建议和建议。

Answer 1

所以我们可以关闭这个 - 引用上面的Olivier Moindrot：

  

在批量处理之前，您必须将所有图像填充或调整为相同大小。

请注意，在Olivier的回答之后，添加了一个新的tf.image.decode_and_crop_jpeg操作，可以让它更容易实现。