#image #deep-learning #conv-neural-network
#изображение #глубокое обучение #conv-нейронная сеть
Вопрос:
Я имею дело с проблемой регрессии изображения к изображению. Я хочу использовать CNN (с U-образной формой), чтобы изучить отображение между X и Y с разрешением 32×32. После обучения, учитывая входные данные X с разрешением 320×320, можно получить прогноз для Y с разрешением 320×320.
Цель состоит в том, чтобы повысить пространственное разрешение Y. Обратите внимание, что это не может быть реализовано с помощью сверхразрешения изображения, так как нет доступных изображений Y с высоким разрешением (320×320).
Мой вопрос заключается в том, что, несмотря на то, что CNN хорошо работает при низком разрешении (32×32), его прогнозы для Y с высоким разрешением имеют очень схожие пространственные закономерности с X. Но это не должно быть так.. Даже если я обрезаю X с высоким разрешением, чтобы дать патчи 32×32 в качестве входных данных для CNN, результаты все равно будут аналогичными.
Любые предложения будут высоко оценены!