python - 不同输入大小的 Keras 图像分类

Question

我想使用 Tensorflow 和 Keras 来训练由大小非常不同的图像组成的数据集，以便对它们进行分类。但其中一些是水平的（1400x100），其中一些是垂直的（100x1000）。据我了解，Keras 接受相同大小的输入图像。我不确定将它们全部转换为 150x150 或 180x180 等经典分辨率是否明智，因为它们是水平和垂直的。

我怎么解决这个问题？

标签： pythontensorflowkeras

Answer 1

已经开发了一些方法来处理具有多种尺寸的图像，包括水平和垂直尺寸不相等的图像。例如，空间金字塔池化或规模递归神经网络。您还可以将网络维度设置为 variable，然后使用池化操作（例如全局平均池化）在完全连接或其他需要固定大小的层之前获得固定大小的维度。

最简单的方法是裁剪或填充图像（例如用零），使它们的大小都相同。