神经网络测试：利用分块patch输入的弊端

在进行训练时，将图像原原本本地作为input进行训练是难以实现的，所以往往有以下两种处理方案：

1. Centercrop
2. 分块

分块处理

对于分块，我们可以进行不同的等分，以下对512 * 512 pixel的图像及其所对应的target进行两种尝试：

• 4 * 4 分块，即生成的input是128 * 128 pixel的
• 8 * 8 分块，即生成的input是64 * 64 pixel的

训练结果比较

可以看出，通过128*128进行分块的数据集可以在网络的训练上表现出更好地效果，因为更大的输入使得网络能学习到更多的特征，有益于网络参数的训练。

所以，在算力允许的情况下，应该尽量的用大的图像进行输入训练。