Tensorflow Zoo 模型对象检测 - 大小会影响结果吗？

【问题标题】：Tensor Flow Zoo Model Object Detection - Does size affect result?Tensorflow Zoo 模型对象检测 - 大小会影响结果吗？
【发布时间】：2021-03-04 18:31:50
【问题描述】：

我正在查看所有tensorflow2 Zoo Model 的列表。假设 640x640 是图像的大小，我想知道如果输入图像大于模型大小会发生什么。

例如，如果我们使用：

SSD ResNet50 V1 FPN 640x640 (RetinaNet50)

如果640x640 是图像尺寸，而我们用作输入的图像尺寸为 1915x1080，它会影响物体检测的质量吗？如果是，我们是否应该使用SSD ResNet50 V1 FPN 1024x1024 (RetinaNet50) 以获得更高的性能？

如果我的假设是错误的，640x640 是什么意思？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensorflow2.0 object-detection

【解决方案1】：

啊，古老的问题，“大小重要吗”？是的，它确实。在 640x640 图像上训练的模型预计只接收 640x640 图像。如果您有一张 1915x1080 的图像，您的工作就是将其缩小到 640x640 以进行分类。通常，分类应用程序的最大部分是将各种输入转换为模型期望的标准形式。

您必须决定如何缩小图像。你需要保持纵横比吗？您是否在顶部和底部留下黑条？

并且不要假设 1024 型号一定比 640 型号做得更好。通常情况下，更多的细节只会混淆分类。

【讨论】：

非常感谢，最后一个问题，我应该使用哪种模型来检测图像上的对象？
没有单一的答案。神经网络是奇怪的东西。你会想用你的目标数据尝试其中一些，看看它们的表现如何。