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サイズの異なる画像がいくつかあります。トリミングされた画像と、トリミングされた寸法もあります。ここで、サイズx*yの新しいトリミング画像が必要です。以前にトリミングされた画像よりも少し多いまたは少し少ない領域を持つことができます。元の画像のサイズを変更してからトリミングして、境界のアーティファクトを回避する必要がありますか?はいの場合、元の画像のサイズを変更してから、トリミングするサイズを教えてください。アスペクト比は維持する必要があります。

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一般に、ステップ数が少ないほど、より良い結果が得られます。特にサイズを大きくしても、多くの場合うまくいきません。

ただし、これは理論上のものであり、品質の違いはまったく見えない可能性があります。あなたのケースでどうなるかを知る最良の方法は、@slaytonが述べたようにそれを試すことです。

于 2012-11-21T15:30:01.460 に答える
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なぜサイズを変更したり、トリミングしたりするのですか?これを行うと、例の数が増えます。品質に影響を与えずに追加の肯定的な例を取得する良い方法は、垂直軸全体にトレーニング画像をミラーリングすることです(左上隅が右上隅になるように)。ミラーリングされた例は元の例とは異なりますが、同じように発生する可能性が高いため、ミラーリングは新しいデータを生成するための優れた方法です。

また、どのアルゴリズムを使用していますか!?LDAを使用する場合、ほとんどの最適化や機械学習の方法と同様に、LDAには固定長の機能が必要です。

于 2012-11-26T10:28:52.230 に答える