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faster r-cnnの入力画像について

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HY
HY on 17 Sep 2020
Commented: Kenta on 25 Sep 2020
今回、faster r-cnnで4step学習を試みている状態なのですが、1つ理解ができていないことがあり質問させていただきます。
まず、inputSizeが[32 32 3]であるcnnネットワークを事前学習させました。このネットワークをfaster r-cnnとして学習するさいに、オプションであるSmallestImageDimensionとして学習イメージをサイズ変更できるとあるのですが、このオプションを使用すると、入力画像がその設定した値にサイズ変更されてネットワークに流れるのでしょうか?その場合、inputSizeが合わなくなってしまうので、一度inputSizeをSmallestImageDimensionの値と同じにする必要があるのでしょうか。
ミニバッチを適用する際に、faster r-cnnですと入力画像を同じサイズに変更する必要があり、transformを使用してinputSize[32 32]に合わせるべきなのか、それともSmallestImageDimensionの値に合わせるべきなのかわかりません。
ここの兼ね合いがよく理解できずにいます。何かアドバイス、ご指摘いただければ幸いです。
どうぞよろしくお願いいたします。

Accepted Answer

Kenta
Kenta on 17 Sep 2020
こんにちは、ひとまず、両方試してみて、analyzeNetwork関数などで、ネットワーク構造をみてみてはいかがでしょうか?
  4 Comments
Kenta
Kenta on 25 Sep 2020
なるほど、そういう場合は大変ですね。詳しく教えていただいありがとうございました。

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