高度相同，宽度不同的图片如何进行深度学习，使尺寸小的图片学习到尺寸大的图片中的信息

Question

问题遇到的现象和发生背景

1000个29001499的图片成对的学习1000一个29001936的图片，从而使前者信息变多，该如何做呢？

我的解答思路和尝试过的方法

我尝试过SRCNN网络，不过这个模型的输入是原图片经bicubic处理得到的图片，训练标签是原图片。

Answer 1

**还望点击采纳： **
实现需要先对图像数据进行预处理，并建立模型。然后可以使用深度学习技术，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）或生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）来实现。
在训练过程中，需要使用一对一图像作为输入，并以一个29001936的图片作为输出。模型通过学习图像对中的关系，从而能够生成29001936的图片。需要注意的是，不同的模型可能需要不同的训练数据和参数设置，因此需要进行多次实验并选择效果最佳的模型。

1、使用任意一个深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。
2、导入您的图像数据集并预处理图像以符合您所选模型的要求。
3、定义您的模型结构，以把图像从一个状态转换到另一个状态。
4、使用损失函数和优化器来训练模型。
5、在测试集上评估模型的效果。