CNN的输入图像尺寸问题

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。

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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

### 如何将图像数据作为输入提供给CNN模型 #### 输入层的功能 卷积神经网络(CNN)的输入层负责接收原始数据并将其传递至后续的卷积层进行特征提取。输入层可以接受多种形式的数据,例如数字图像、音频信号的二维波形数据以及自然语言处理中的一维句子向量等[^2]。 对于图像数据而言,通常会先对其进行标准化和规范化处理,以便更好地适应CNN的要求。这一步骤可能包括调整图像大小、灰度化或者色彩通道转换等操作。这些预处理步骤有助于减少冗余信息,提高训练效率,并增强模型泛化能力。 #### 图像数据格式准备 当把图像送入CNN之前,需确保它们被转化为适合网络结构的形式。一般情况下,单张彩色图片会被编码成三维数组形式 `(height, width, channels)` ,其中 `channels` 表示颜色通道数——RGB三原色对应三个独立平面;如果是黑白照片,则只需保留单一亮度维度即可形成两维矩阵 `(height, width)` 。此外,在批量加载多幅样本时还需额外增加一个批次轴(batch axis),最终整体形状变为四阶张量 `(batch_size, height, width, channels)` [^3]。 #### 使用Python实现图像输入流程 下面展示了一段基于Keras框架构建简单CNN架构并将图像导入的过程: ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense import numpy as np # 初始化顺序模型 model = Sequential() # 添加第一个卷积层 (假设输入为64x64像素 RGB 彩图) model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3))) # 可选:继续堆叠更多卷积池化组合... model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # 展平层 - 将前面所有学到的空间特征展成为一个列向量 model.add(Flatten()) # 完全连接层 model.add(Dense(units=128, activation='relu')) # 输出层定义依据具体任务而定,这里假设有两个类别分类问题 model.add(Dense(units=2, activation='softmax')) # 编译配置损失函数优化器评估指标等等细节省略... # 假设已准备好一批测试用的小猫小狗jpg文件路径列表 img_paths def preprocess_image(path): from PIL import Image image = Image.open(path).resize((64, 64)) # 调整尺寸匹配input_shape设置 array = np.array(image)/255.0 # 正则化到[0,1]区间范围 return array.reshape(-1, 64, 64, 3) # 批次扩展适配TensorFlow/Keras API需求 test_images = [preprocess_image(p) for p in img_paths[:]] predictions = model.predict(np.vstack(test_images)) ``` 上述代码片段展示了如何创建基本的CNN模型并通过自定义方法读取本地磁盘上的JPEG图形资源完成预测演示[^3][^4]。
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