[問題] 關於Semantic segmentation的一些疑問
大家好, 我是deep learning的初學者，目前是使用tensorflow，最近開始找kaggle上的題目練習, 想從一個Semantic segmentation的題目開始，但是遇到了滿多問題，因此想要請教版上的各位高手，希望可以釐清一些觀念!
(1). 題目的input圖片大小都不固定，本身查到input圖片大小對於Fully convolutional network應該不是太大問題，但我比較有疑問的是Semantic segmentation的output是pixelwise prediction，這樣的話output layer該怎麼設定?
(2). 我看應用於Semantic segmentation的神經網路架構滿多會把前面的layer複製到後面對應相同大小的layer，目的是為了unpooling的時候可以記住當初pooling的時候的最大值的位置嗎?有沒有其他的目的?
(3). 因為本人電腦爛爛的，常常讀取檔案時就發生memory error，查過資料說可以用h5py將檔案存成hdf5檔案，轉成hdf5檔案後是用批次讀取的方式來餵資料，不過一直都不太清楚hdf5檔案的好處，是可以減少頻繁I/O造成速度問題嗎?
(4). 最後不知道關於Semantic segmentation的相關資料有沒有比較推薦的書籍/網站/影片?我有自己找過滿多次但是感覺資料都滿零碎，有簡單實作範例的會更好XD
因為是非本科生，有些問題應該是滿腦包的問題XD，先謝謝大家抽空的耐心回答!
以上
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