我正在处理数量有限的大尺寸图像，每张图像的像素可达3072*3072。为了使用FCN或U-Net训练语义分割模型，我构建了一个包含大量训练集的样本，每张训练图像的尺寸为128*128。

在预测阶段，我所做的是将大图像切割成小块，与训练集的128*128尺寸相同，然后将这些小块输入到已训练的模型中，获取预测的掩码。之后，我只需将这些小块拼接起来，就能得到整张图像的掩码。这种方法对大图像进行语义分割是否正确？

回答：

输入图像数据：我不建议直接将大图像（3072×3072）输入到Caffe中。小图像批次更适合内存使用，并且并行编程也能发挥作用。数据增强也将变得可行。

大图像的输出：至于大图像的输出，最好在测试阶段将FCN的输入尺寸调整为3072×3072。因为，FCN的层可以接受任意尺寸的输入。这样，你将得到3072×3072的分割图像作为输出。