[問題] 關於模型訓練時的影像輸入大小
最近在做些影響辨識的實作想到的一個問題
一般影像辨識網路像是ResNet的架構都有固定的輸入尺寸，常見的影像大小大概就256*256
這種等級的尺寸
但是現今的圖片大小應該不太可能這麼小吧？
如果以真實世界的影像來說，要輸入這類的網路勢必就要做resize的動作
但是將圖片任意resize不是相對的也可能會遺失一些資訊嗎？
如果是1024*1024調整成256*256，這就直接小了16倍欸
一般的貓狗辨識可能不會有太大問題，但如果今天是醫學影像的話，這些遺失資訊搞不好就
是對疾病很重要的特徵
還是說這種情況可以直接把輸入尺寸打掉重練，按照原始架構重新手刻一個網路然後調整每
層的維度以適應新的輸入？
目前有想到另一個方法，使用像Unet那種多尺度的方式來做，不知道這可不可行？
有爬了一些文但好像都沒有看到類似的應用或文章，所以上來請教大家
感謝
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.82.188.41 (臺灣)
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