如何使用Keras Conv2D dilation_rate参数而不进行二次采样？

Question

当我将dilation_rate参数传递给Conv2D时，会对结果输出进行子采样。如，

inputs = Input(shape=(160,240,1))
lay = Conv2D(32, kernel_size=(3,3), dilation_rate=(2,2), use_bias=False)(inputs)
print(lay)

产量

Composite(input_1: Tensor[160,240,1]) -> Tensor[78,118,32]

从输出中可以看出，160x240输入正被子采样到78x118。这对我来说似乎不对。使用扩张卷积不一定意味着我想要一个二次抽样结果。是否有某种解决方法？

我正在使用Keras 2.0.6后端运行CNTK 2.2。

Answer 1

你的问题肯定与cntk后端有关。我无法使用tensorflow或theano后端重现它。 （我的形状为（？，156,236,32））

我建议将strides选项明确设置为1（它应该是默认值，即使它不是cntk后端）。