使用角膜将图像划分为子部分

Question

我想执行this paper。

为此，我希望将图像分成64x64的子正方形区域，如该图片所示。（例如，大小为256x256的图像将被分为16个大小为64x64的部分。）

我已经可以在预处理中做到这一点，但我希望在推断时完成这项工作。我已经进行了一些研究，似乎可以使用lambda层来进行此操作。但是，我仍然无法意识到这一点。我必须承认，我仍然无法理解所有这些工作原理。

Answer 1

您可以使用tf.image.extract_patches功能执行此操作。

out = Lambda(
    lambda x: tf.split(
        tf.image.extract_patches(x, [1,16,16,1], [1,16,16,1], [1,1,1,1], padding="VALID"),
        256, axis=3)
    )(inp)

这将产生256（即16 x 16），[batch_size, 16, 16, 3]补丁。

PS：但是，我认为您也可以使用数据处理管道来实现此目的。在推论过程中，应该没有什么阻止您使用推理过程中的数据处理管道。