关于DeepLearning的学习数据（jpeg）和嵌入式系统（原始）的区别

Posted 2021-04-21

我使用图像学习深度学习。这一次，我有一个问题。我想听听大家的意见。

通常，学习数据用于网站的图像识别，这降低了数据容量。所以我认为使用jpeg图像。但是，嵌入式系统中不使用压缩图像。我认为使用了原始图像。我认为原始图像保存在内存中并进行处理以进行识别。

这里，当使用网站上的jpeg图像学习模型时，图像的格式是不同的。承认有什么不同吗？由于原始图像比jpeg图像更大的信息。承认不会出现问题吗？

谢谢您的回答。

答案

我想听听大家的意见。

基于意见的问题不适合SO，但让我试着回答你的问题。

神经网络（通常）不适用于压缩媒体数据。 JPG，PNG或GIF首先被解压缩并存储为原始2D阵列（3D，如果您使用颜色工作），然后将它们输入到实际架构中。

这并不一定意味着使用JPG和RAW文件之间没有区别。理论上，RAW文件将导致更准确的结果。实际上，如果你没有过度压缩，差异就很小。有一篇专门论文，但我找不到它。