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深度学习优化技巧1——输入图像大小尺寸不一致

输入图像大小尺寸不一致

先来看一个问题：对于传统的CNN（如AlexNet和VGG），当网络训练好后输入的图像尺寸必须是固定值，同时网络输出也是固定大小的vector or matrix。如果输入图像大小不定，这个问题就变得比较麻烦。有2种解决办法：

（1）从图像中crop一部分传入网络
（2）将图像warp成需要的大小后传入网络
深度学习优化技巧1——输入图像大小尺寸不一致_第1张图片
两种办法的示意图如图14，可以看到无论采取那种办法都不好，要么crop后破坏了图像的完整结构，要么warp破坏了图像原始形状信息。
（3）roi pooling
这是faster-rcnn中用的技巧。有待进一步解释。

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