小编Zak*_*ick的帖子

我开发了一个用于图像图像分类的卷积神经网络 (CNN)。

可供我使用的数据集相对较小（训练集和测试集均约 35k 个图像）。数据集中的每个图像的大小各不相同。最小图像为 30 x 77，最大图像为 1575 x 5959。

我看到了这篇关于如何处理大小不一的图像的帖子。该帖子确定了以下处理不同尺寸图像的方法。

• “Squash”图像意味着它们将被调整大小以适应特定尺寸而不保持纵横比

• 将图像居中裁剪为特定尺寸。

• 用纯色填充图像到平方大小，然后调整大小。
• 上面的东西的组合

这些似乎是合理的建议，但我不确定哪种方法最适合我的情况，其中图像在尺寸上有显着差异。我认为调整图像大小但保持相同的纵横比（每个图像具有相同的高度），然后对这些图像进行中心裁剪是有意义的。

有没有其他人有任何想法？