如何解决张量流动物园模型对象检测 - 大小会影响结果吗?
我正在查看所有 tensorflow2 Zoo Model 的列表。 假设 640x640 是图像的大小,我想知道如果输入图像大于模型大小会发生什么。
例如,如果我们使用:
SSD ResNet50 V1 FPN 640x640 (RetinaNet50)
如果 640x640
是图像尺寸,而我们用作输入的图像尺寸为 1915x1080,它会影响物体检测的质量吗?如果是,我们是否应该使用 SSD ResNet50 V1 FPN 1024x1024 (RetinaNet50)
以获得更高的性能?
如果我的假设是错误的,640x640
意味着什么?
解决方法
啊,这个古老的问题,“尺寸重要吗”?是的,它确实。在 640x640 图像上训练的模型预计仅接收 640x640 图像。如果您有一张 1915x1080 的图像,您的工作就是将其缩小到 640x640 以进行分类。通常,分类应用程序的最大部分是将各种输入转换为模型预期的标准形式。
您必须决定如何缩小图像。你需要保持纵横比吗?你会在顶部和底部留下黑条吗?
并且不要假设 1024 模型一定比 640 模型做得更好。很多时候,更多的细节只会混淆分类。
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