tensorflow retraining 마지막 레이어가 다른 이미지 크기를 처리하는 방법은 무엇입니까?

Question

나는 tensorflow retrain tutorial을 실행 중이지만 왜 모델이 원래 훈련 된 이미지와 다른 크기가 될 수 있는지 이해할 수 없습니다. 모델 에 이미지를 공급하는 코드 retrain.py을 살펴 보았지만 코드에서 이미지 크기를 조정하지 않고 바로 reading the image from disk이고 바로 feeds it to the model입니다.

누구나 마지막 단계 교육을 수행 할 때 서로 다른 크기의 이미지를 사용하는 방법을 알고 있습니까?

Answer 1

기술적으로 Inception 모델은 광범위한 이미지 크기에 직접 적용될 수 있습니다.

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/slim/inception_model.py#L320에서 : 이것은 풀링의 윈도우를 지정

 shape = net.get_shape() 
     net = ops.avg_pool(net, shape[1:3], padding='VALID', scope='pool') 

조밀 한 층 전에 마지막 평균 풀링 (오히려 3 × 3 또는 2 × 2 이상)을 글로벌 평균 풀이 때문에 가능하다 전체 이미지가 될 수 있습니다. 환언

는 공간 차원에 걸쳐 풀링 층 평균화 기능하므로 H x W x 2048 무관 H 및 W의 1 x 1 x 2048된다.

---

는

Answer 2

그들이 정확도 일부 탈락의 원인이 훈련을받은 (그러나 네트워크가 작동합니다) 방법이 올바른지 @anthonybell 매우 다른 규모에서의 NN을 적용, 내 경험, 말했다 코드가 이미지 크기를 조정하지 않습니다. 당신이 pretrained 네트워크를 선택하면 그러나 이미지 크기 조정 층

<tf.Tensor 'DecodeJpeg/contents:0' shape=() dtype=string>, 
<tf.Tensor 'DecodeJpeg:0' shape=(?, ?, 3) dtype=uint8>, 
<tf.Tensor 'Cast:0' shape=(?, ?, 3) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'ExpandDims/dim:0' shape=(1,) dtype=int32>, 
<tf.Tensor 'ExpandDims:0' shape=(1, ?, ?, 3) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'ResizeBilinear/size:0' shape=(2,) dtype=int32>, 
<tf.Tensor 'ResizeBilinear:0' shape=(1, 299, 299, 3) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'Sub/y:0' shape=() dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'Sub:0' shape=(1, 299, 299, 3) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'Mul/y:0' shape=() dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'Mul:0' shape=(1, 299, 299, 3) dtype=float32>, 

네트워크가 어떤 해상도의 이미지를 받아 내부적으로 그것은 즉시 이미지 크기 조정에서 일을 할 수있는 299x299