重新训练初始和下采样答案

【问题标题】：Retraining Inception and Downsampling重新训练初始和下采样
【发布时间】：2017-06-23 00:49:55
【问题描述】：

我使用我自己的 640x360 图像数据集使用 Inception 模型跟随 this Tensorflow tutorial 进行迁移学习。我的问题分为两部分

1) 我的数据集包含 640x360 图像。发生的第一个操作是下采样到 299x299 吗？我问是因为我有相同数据集的更高分辨率版本，我想知道使用更高分辨率图像进行训练是否会产生不同的性能（希望更好）

2) 运行网络时（使用 tf.sess.run()）我的输入图像是否被下采样到 299x299？

注意：我已经看到 299x299 分辨率统计在网上列出了许多地方，例如 this one，但我对它所指的确切图像感到困惑；初始训练数据集图像（对于 Inception，我认为它是 imagenet）、迁移学习数据集（我个人的）、运行 CNN 时的输入图像，或三者的组合。

提前致谢:)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

初始模型会将您的图像大小调整为 299x299。这可以通过可视化张量流图来确认。如果您有足够的样本来进行迁移学习，那么在将大小调整为 299x299 时准确度将足够好。但是如果你真的想用实际分辨率来尝试训练，那么图形大小的初始输入层需要改变

【讨论】：