基于预训练ResNet34的U-net裁剪输出适配处理方案咨询

• 直接resize输出：完全不推荐。你的任务是关键点检测，依赖输出热图的峰值位置定位坐标，resize会直接导致峰值偏移，关键点定位误差明显上升，对小数据集训练的模型精度影响更大。
• 无依据外围填充：不要直接随便在外围补像素，你首先要明确：原生无same padding的U-net输出的388x388结果，对应输入572x572的中心388x388区域，上下左右各有92像素的边缘区域是模型没有预测能力的，因为编码器下采样过程中无padding，这些边缘区域没有被完整的感受野覆盖，本身就得不到有效预测结果，不存在“丢失边界信息”的问题，本来就预测不了。

场景1：关键点不会出现在输入图像边缘92像素范围内 #

头影测量的关键点基本都集中在颅骨中心区域，符合这个情况：

• 训练阶段：提前把标注的热图/分割mask裁剪为中心388x388的尺寸，和模型输出对齐后计算损失，避免错位带来的精度损失。
• 推理阶段：如果需要和输入同尺寸的结果，直接把388x388的预测结果贴到572x572画布的中心位置，边缘92像素区域直接标记为无效即可，完全不影响正常关键点的提取使用。

场景2：需要覆盖边缘区域的预测结果 #

如果你确实需要得到全输入尺寸的有效预测，在不改动预训练ResNet编码器结构的前提下，用输入前镜像填充的方案：
输入模型前，给572x572的输入图像上下左右各做92像素的镜像填充，得到756x756的输入尺寸，输入到模型后输出的结果正好是572x572，和原输入尺寸完全对齐，镜像填充不会引入外来伪影，也不会影响预训练权重的特征提取效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kelvin hong 方