一般来说,处理大小不均匀图像的图像分类任务的最佳方法是什么(例如示例 1 的大小为 300x240,示例 2 的大小为 240x224 等)?理想情况下,在开始 CNN 训练之前,我希望所有图像的尺寸保持一致。
我对深度学习很陌生,非常感谢任何帮助。
谢谢
一般来说,处理大小不均匀图像的图像分类任务的最佳方法是什么(例如示例 1 的大小为 300x240,示例 2 的大小为 240x224 等)?理想情况下,在开始 CNN 训练之前,我希望所有图像的尺寸保持一致。
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输入图像的大小通常由您拥有的计算资源决定。如果输入图像的维度较大,则需要增加过滤器大小,则模型将具有更多参数,因此您需要更多的计算资源和更长的训练时间。
通常,我将图像的大小调整为 min(所有图像的高度)、min(所有图像的宽度)。
如果数据集中有较大的特定维度样本并且您有足够的计算资源,则调整到该维度可能也有意义。
尝试不同的设置,选择最适合您的设置。