自前データで学習済みのpix2pixモデルを、任意のサイズの画像入力に対応させたい。

Question

前提・実現したいこと

####自前データで学習済みのpix2pixモデルを、任意のサイズの画像入力に対応させたい。
pix2pixを用いて高感度ISOノイズを低減させるように学習させたモデルがあります。
学習が終わったので任意サイズの画像を受け取り、入力画像全体の高感度ノイズを低減させるようなシステムを組みたいです。
学習には全て256px*256pxの画像を用いたため、どうすれば任意サイズの入力に対応させることができるかわかりません。
画像から256px四方を切り取り、逐次処理していくしかないのでしょうか？
調べても画像サイズと学習の関係などばかりヒットしてしまい、わかりませんでした。
もし256px四方を切り取らないといけないなら、画像端やオーバーラップ部分の処理が煩雑そう...

発生している問題・エラーメッセージ

pix2pix 任意サイズ、GAN 可変サイズなど調べても求める情報がヒットしない。
そもそも機械学習が初めてなので、適切な検索ワードではないかもしれない。
適切なワードで調べれば一発で解決する問題なら申し訳ないです。

該当のソースコード

学習、テストは以下のGitHubのコードをgit cloneしてそのまま使っています。
https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow

試したこと

検索

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

関係あるかわかりませんが、開発環境はGoogle Colaboです。

Answer 1

回答になっていなくて申し訳ありませんが、以前、私も同じような内容で質問をしたことがあります。
ご質問の状況には合わないかもしれませんが、もしかしたら参考になるかもしれませんので、リンクを張っておきます。

機械学習　ボードゲームのフィールドのサイズが変わってもよいのか | teratail

Comments

[Kenichir]

GAPというものを使えばサイズによってネットワーク構造を買えなくてすむのですね...
回答にあったワードを調べてみようと思います。ありがとうございます。
考えられる最も大きいサイズを入力として使う案はなるほどーと思いましたが、この例では画像がスマホサイズの小さな画像から5kサイズのような大きなサイズまでできれば対応させたいので厳しいのかもしれません。