CNN的输入图像尺寸问题

最新推荐文章于 2023-12-22 18:02:30 发布
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分类专栏： 深度学习 CNN 文章标签： CNN 输入图像尺寸 crop_size resize
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/GL3_24/article/details/90768995
本文解释了为何卷积神经网络（CNN）需要固定输入图像大小，尤其是在全连接层部分。探讨了不同处理方法，如resize和crop_size参数的使用，以及它们在训练和测试阶段的不同作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

输入图片的大小需要固定

我们知道CNN输入图片的大小需要固定，但是这是为什么呢？
其实在网络结构中卷积层是不需要固定图像的大小（它的输出大小是跟输入图像的大小相关的），一般情况下输入尺寸都会大于常用的卷积核大小。有固定输入图像大小需求的是全连接部分，全连接部分的参数的个数是需要固定的。

解决方案

当然可能我们的数据集的大小并不统一，这时候就需要进行处理了
1.可以在输入网络之前进行resize，将图像全部resize成统一大小。
2.可以在网络的数据层设置crop_size参数，该部分是的意思是对原图进行裁剪。

crop_size

crop_size的意思是裁剪，在训练和测试两种情况时的裁剪方案是不一样的。代码请看src/caffe/data_transformer.cpp
在这里插入图片描述
意思是如果设置了crop_size参数则有两种裁剪方案。
1.训练：随机裁剪
2.测试：裁剪中间部分

参考：https://blog.youkuaiyun.com/u011762313/article/details/48343799

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