如何 select keras 中 CNN 可见层的图像输入大小

Question

我有一个具有以下宽度和高度分布的图像（jpg）数据：

平均宽度和高度为：

print(width.mean());print(height.mean())

1060.6722738386309
1577.478630806846

我很困惑我应该在 CNN 的可见层中提供什么输入：

我从以下配置开始：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(16,(3,3),activation='relu',input_shape=(400,300,3)))

我选择的输入大小是否合理（我只是采用@ 1/3rd 平均宽度和高度开始的事实。select input_shape 有一些基本原理吗？

Answer 1

有两种方法可以做到这一点。

1> 固定输入尺寸：在这种情况下，您需要使用 opencv 或枕头将图像调整为固定尺寸，例如 (400,300,3)

或者

2> 制作全卷积网络，只需像这样定义层：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(16,(3,3),activation='relu',input_shape=(None,None,3)))