为什么深度学习图像分类的输入多是224*224

最新推荐文章于 2025-08-15 20:36:09 发布
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博客探讨深度学习分类输入多为224*224的情况，虽未给出具体原因，但提供了相关参考文章链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/58188430 ，供个人学习和分享。

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摘抄自：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/58188430

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深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 37万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
基于深度学习的图像场景分类
一键难忘的博客
10-08 2935
图像场景分类是计算机视觉领域的重要任务之一，它涉及将图像分为不同的场景类别，如城市街景、山脉风景、海滩等。本文将介绍基于深度学习的图像场景分类方法，并提供相应的代码实例，展示了深度学习在图像场景分类中的技术深度和应用前景。图像场景分类是计算机视觉中的一项关键任务，对于图像内容理解、图像检索和自动标注等应用具有重要意义。深度学习作为一种强大的图像分析工具，在图像场景分类中取得了显著的成果。本文将介绍基于深度学习的图像场景分类的方法和技术。
为什么深度学习图像分类里的图片的输入大小都是224*224呢？
Mr_zhuo_的博客
10-22 1万+
在论文中进行各类方法的比较时，要求使用同样的数据集。而为了公平的比较，网络的输入大小通常都是224*224的大小，那为什么呢？ 我们都知道，一个图像分类模型，在图像中经历了下面的流程。 从输入image->卷积和池化->最后一层的feature map->全连接层->损失函数层softmax loss 从输入到最后一个卷积特征feature map，就是进行信息抽象的过程，然后就经过全连接层/全局池化层的变换进行分类了，这个feature map的大小，可以是3*3，5*5
灵魂拷问——为什么深度学习图像分类的输入多是224*224？
蘼芜vodka的博客
05-14 3546
最近在做细粒度图像检索，老师提供的数据集数量太少，我就想着能不能去网上爬一些图片。但是我发现我爬到的那种图片尺寸都挺小的，只有十几二十几KB，尺寸也只有184x276。我心想做深度学习时一开始就要将图片resize成224x224，这么小的图片应该没用吧。 图1 17.5KB的小图 到了开组会时，老师问我要数据集，我摊摊手说都是些小图，感觉没什么用。老师说这也是一个方向啊，如果这么小的图也能用来做检索。我说一般输入的图片不都得resize成224x224吗，这种图本身都没这么大，resize
【知识星球】为什么图像分类任务要从256*256中裁剪出224*224
hacker_long的专栏
08-08 9617
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是AI1000问小专题。作者&编辑 | 言有三 1 图像分类任务输入尺寸相关的问题有关于经典的图像分类任务中的输入图像尺寸问题...
深度学习的一些代码
weixin_30748995的博客
09-20 165
简单的一层DNN： 　　 import numpy as np def nonlin(x,deriv=False): if deriv==True: return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) X=np.array([[0,1,1],[1,1,0],[1,0,1],[1,1,1]]) y=np.array...
深度学习——AlexNet
Dunkle.T的博客
04-06 584
AlexNet：2012年ILSVRC比赛冠军，远超第二名的CNN，分类准确率由传统的70%+提升到80%+。比LeNet更深，用多层小卷积叠加来替换单个的大卷积。 该网络的亮点在于： （1）首次利用GPU进行网络加速训练。 （2）使用了ReLU激活函数，而不是传统的sigmoid激活函数以及Tanh激活函数。 （3）使用了LRN局部响应归一化。 （4）在全连接层的前两层中使用了Dropout随机失活神经元操作，以减少过拟合。 使用Dropout的方式在网络正向传播过程中随机失活一部分神经元 经卷积后的
使用深度学习进行图像分类
MaichPyTorch的博客
07-07 2983
解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。...
多标签图像分类：标签依赖关系建模的最新论文解读与实战应用
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
08-15 18万+
多标签图像分类：标签依赖关系建模的最新论文解读与实战应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文解读了最新相关论文，包括基于图神经网络（GCN）的ML-GCN方法，通过构建标签相关矩阵建模依赖关系；区域潜在语义依赖的RLSD模型，定位关键区域并利用RNN建模语义依赖；以及语义图表示学习的SSGRL框架，结合语义解耦与交互模块。通过实战应用，展示了基于PyTorch的ML-GCN模型实现，包括图像特征提取、标签依赖建模及训练评估流程，为多标签图像分类提供了有效解决方案。
深度学习基于Resnet18的图像多分类--训练自己的数据集(超详细 含源码)
她是不会无条件的！！
06-22 2万+
深度学习基于Resnet18的图像多分类--训练自己的数据集(超详细 含源码)
【AI-1000问】为什么深度学习图像分类的输入多是224*224
hacker_long的专栏
03-13 7189
文章首发于微信公众号《有三AI》 【AI-1000问】为什么深度学习图像分类的输入多是224*224 写在前边的通知 大家好，今天这又是一个新专栏了，名叫《有三AI 1000问》，顾名思义，就是以问题为主了！ 那我们这个新专栏会有什么特色呢？主要从内容选择，目标受众，创作风格三个方面来讲述。 1、内容选择 因为我们有综述专栏，有各种垂直领域的非常详细的文章，所以从内容选择上，...
为什么图像分类任务要从256*256中裁剪出224*224
垃圾就应该待在垃圾桶里的博客
10-20 5422
为什么很多模型将输入缩放到256256然后裁剪成224224呢？ 文章目录前言总结 前言 我们之前已经回答过为什么图像分类网络输入大小是224*224，可以查看往期解答，【AI-1000问】为什么深度学习图像分类的输入多是224*224。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201020133059371.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_
卷积神经网络
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雨石
11-29 31万+
自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。 第一点，在学习Deep learning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们
pytorch 实现resnet模型 细节讲解
cp1314971的博客
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残差神经网络 (ResNet)也是需要掌握的模型，需要自己手动实现理解细节。本文就是对代码的细节讲解，话不多说，开始了。 首先你需要了解它的结构，本文以resnet50围绕讲解，网络的输入照片大小是224x224的经过conv1，conv2，conv3，conv4，conv5最后在平均池化，全连接层。由于中间有重复利用的模块，所以我们需要将它们写成一个类，用来重复调用即可。 Resnet之...
NLP深度学习 —— CS 224学习笔记 11
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关键词： RNN， 递归神经网络， MV-RNN， RNTN 1、递归神经网络 递归神经网络是循环神经网络的一个超集 使句子的输入向量规模相同，而不论句子的长度不同，这样我们可以输入任意长度的句子。 想象我们的任务是接收一个句子，然后将它体现成与词相同语义空间的一个向量。这样下面三个句子的距离会非常相近。 I went to the mall yesterday. We wen
将图像resize放缩从[224,224,3]到[112,112,3]
weixin_41529093的博客
03-21 580
仅作为记录，大佬请跳过。 虽然是三维图像，但调用cv.resize时只输入两维 代码 import cv2 as cv patch = cv.resize(patch,[patch.shape[0]//2, patch.shape[1]//2])
paddlepadd-使用cifar数据集，自定义数据读取层，网络读取图片大小为3*224*224附-修改测试方式为txt测试
baidu_40840693的博客
06-24 2848
参考GitHub： https://github.com/yangninghua/deeplearning_backbone 图片读取类参考： https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/87895105 修改了一点东西适用于自己的数据集： import os import random from multiprocessin...
深度学习图像分类中224×224输入尺寸的由来解析
深度学习图像分类中输入尺寸的选择是一个看似简单却蕴含深刻工程考量和理论依据的关键问题。在当前主流的深度学习模型设计与训练实践中，224×224像素作为图像分类任务的标准输入尺寸被广泛采用，尤其是在基于...
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