从网络丢失中排除零填充区域 - Keras 2.0 Theno Backend（分段网络）

Question

我正在使用Theano后端在Keras培训分段网络，我正在使用带有flow_from_directory的ImageDataGenerator。

我的图片尺寸灵活。为了使用flow_from_directory，您必须指定固定大小（target_size）并在读取图像时，该函数会自动填充原始图像边界之外的点。

目前我将此指定大小设置为大于我最大图像的值 - 比如说最大图像可能是300x400，我将target_size修复为400x400并使用fill_mode ='constant'和cval = 0来填充原始图像之外的点零。

现在我的问题如下。在训练期间，我不希望这些填充区域完全有助于我的损失功能。有没有人知道如何做到这一点？

Answer 1

Masking可以帮到你。

  

使用掩码值来跳过时间步长来掩盖序列。

     

对于输入张量中的每个时间步长（张量中的维＃1），如果该时间步长的输入张量中的所有值都等于mask_value，那么将在所有下游层中屏蔽（跳过）时间步长（因为他们支持掩蔽）。

     

如果任何下游层不支持屏蔽但接收到这样的输入掩码，则会引发异常。

它在技术上是为时间序列而制作的，但它也应该适用于图像，并进行一些调整。 Here你可以找到一些尝试（以及一些替代方案）。