Tensorflow tf.image.resize_image_with_crop_or_pad для 3D-изображений

Question

Я хочу обучить сверточную нейронную сеть на 3-мерных изображениях nifti, то есть они имеют ширину, высоту и глубину.Пример формы (166, 256, 256).Тем не менее, я прочитал, что при реализации полностью связанных слоев, вы должны иметь все изображения одинакового размера.Первое измерение - одно из 160 166 170, второе и третье - одно из 240 256 192.Я хочу дополнить все изображения (170, 256, 256), чтобы не терять информацию, но функция

tf.image.resize_image_with_crop_or_pad

, похоже, имеет аргументы только для двух функций.Как я могу дополнить эти изображения?

Answer 1

я думаю, что ваша лучшая ставка - tf.pad, приведенный ниже код не проверялся.

target_z = 170
# x is shape of (166, 256, 256)
zp = 170-x.get_shape().as_list()[0]
# what if zp is negative ?
paddings = tf.constant([[0, zp], [0, 0], [0,0]])
tf.pad(x, paddings, "CONSTANT")