神经网络的标准输入与图像分辨率不一致的问题

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了神经网络的标准输入与图像分辨率不一致的问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

01 引入

假如我们想要在cifar10上验证vgg的性能,可能就会出现以下问题:

vgg 标准输入:224 x 224 x3

cifar10图像的分辨率:32 x 32 x 3

02 可行的解决方法

一种观点:

修改最后几个全连接层的大小!(绝对可行)

另一种观点:

对于普通的图像分类,resize成网络想要的标准输入,可能没有影响。

但是对于我们举的例子来讲,这样的操作显然是不合适的!!!

对于目标的定位来讲,resize意味着图像发生了形变,很可能会影响效果。

以上是关于神经网络的标准输入与图像分辨率不一致的问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

不同的输入图像大小/分辨率如何影响语义图像分割网络的输出质量?

卷积神经网络-入门

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对抗生成网络GAN

深度原理与框架-图像超分辨重构-tensorlayer

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