影像辨識與影像處理時必須要裁剪成一樣的大小 或/及 調整成同樣的色階 才能進行訓練或預測嗎？ - Cupoy

2019/07/08 下午 10:55

機器學習共學討論版

Ken Hu

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ml100-2

老師好：

到目前為止

都是用既有的dataset(mnist、cifar10等)來訓練CNN模型

由於自己一直沒有實際做過真實的影像辨識專案

所以一直沒弄懂

如果要用CNN來做影像辨識

在模型訓練階段 及 訓練完成後的上線階段

所有用來做訓練及真正要做預測的影像

都必須要裁剪成一樣的大小 或/及 調整成同樣的色階

才能進行訓練或預測嗎？

回答列表

• 2019/07/09 上午 00:44
  Seanyu.TW
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  Hi,

  基本上，模型輸入通常都會是定義好的尺寸，但是有一些 FCN (Fully Convolutional Networks) 可以接受不同尺寸輸入，所以尺寸是小事。即使你模型輸入尺寸，你也可以使用 5-crops (center-crop + 4 conner crops) 做推論後在做後處理。

  其次，調整色階基本上你應該要說更廣義的：資料前處理。這部分是當初訓練時怎麼處理，推論時就應該遵循一樣的處理。

• 2019/07/13 上午 00:54
  Jeffrey
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