python - Tensorflow 随机输入大小

获得

我有包含默认区域的图像...原始图像的大小约为 3072x16000，非常大！长度可以随机变化，具体取决于产品长度。该图像来自轮廓仪，看起来像：

车队的速度是固定的。图片长度取决于产品。我们不能进行“在线”处理，因为采集和图像处理来自不同的供应商。

第一个供应商给出产品的个人形象，产品长度不固定。

默认值

默认值非常小（小于 256x256 像素），然后我将其裁剪，学习 CNN 如何从一致区域（均为 256x256x1 像素）中识别它。

目的是将网络训练集中在 ROI 上，因为我没有庞大的图像数据库。

我需要非常高的分辨率来获得小的默认值。分类判定是在 256x256px 的小子图像上。

我将有大约 20 类默认值和 4 类符合区域（取决于我在图像中的位置）。我使用灰度图像来识别默认值。

我可以在“好”/“坏”类之间分类我的 256x256px 小图像。

如果一个区域被确定为“不良”，则该产品是“可疑的”并被隔离......

美国有线电视新闻网

我使用 TensorFlow 并重新训练了一个 mobilenet 网络，该网络在 256x256 图像上运行良好，好像训练时间很长。

现在我面临其他问题。输入图像大小实际上约为 3072x16000 像素。

有没有推荐的方法在这些巨大的图像上使用我的预训练 CNN？

我应该如何剪切它并将其传递给我的 CNN？

非常感谢！

标签： pythontensorflow