python - 对象检测 tensorflow api 中的 ssd mobilenet v1 可以尝试使用与默认形状不同的调整大小形状吗？

Question

在 ssd_mobilenet_v1_coco.config 中，image_resizer 默认大小为 300x300 或 512x512。最先进的结果仅适用于选项。

但是调整到更小的尺寸会导致信息丢失，可以尝试使用 720x720 尺寸的 ssd mobilenet 吗？

配置文件： https ://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/samples/configs/ssd_mobilenet_v1_coco.config

标签： pythontensorflowobject-detectionobject-detection-api

Answer 1

这取决于您是在询问训练还是推理。

如果您的目标是使用预训练模型检测对象，则不建议更改调整大小参数，因为模型已调整为最好地发挥这些参数。

但是，如果您想训练模型，那么可以，您可以修改它们。但是，请注意，非边际更改这些值还需要您稍微更改架构和/或锚点配置，具体取决于您希望检测的对象的大小。例如，如果您使用更大的输入分辨率，我建议您添加 SSD 层（这是原始配置，具有 6 个特征图，步幅为 8、16、32、64、128 和 256）并更改锚定比例（这是原始的，有 6 层，线性比例在图像输入大小的 0.2-0.95 范围内）。