难道图像必须有深学习相同的大小？

Question

我是深度学习的新手。我打算用朱古力和备战训练数据集。

是否所有的图像都具有相同的大小？一定要成为乡绅吗？

如果是这样，这将是理想的大小或如何选择呢？

Answer 1

通常对于深度学习而言，并非必须如此。卷积神经网络不依赖于图像大小和过滤器可以在所有尺寸的影像应用。

仍然有许多框架和几乎所有论文都使用相同的图像尺寸进行训练。在https://arxiv.org/pdf/1409.1556/他们使用不同尺寸，用于评估网络。要做到这一点，你可以使用调整大小或农作物或两者的组合。请记住，更改纵横比几乎总是一个坏主意。

选择一个好的图像大小一定要注意，一个更大的图像大小会给你通常更好的精确度是很重要的。但是，所有过滤器都需要更长的时间，并且内存需求随图像大小而增加。另外较大尺寸收益率递减的改进。我通常使用224x224，因为它往往是通过2整除和imagenet使用它了。

最后，图像大小不一定是正方形，但大部分时间是个好主意，因为细胞神经网络经常削减图像尺寸一半，并经常像4×4或6×6结束。与非方起始大小这样做​​会给你一个akward的结束大小像4×2或6X3。