tensorflow - Darknet YOLO 画像サイズ

Question

Darknet YOLO v2 https://pjreddie.com/darknet/yolo/でカスタム オブジェクト分類子をトレーニングしようとしています。

ほとんどの画像が 6000 x 4000 px で、解像度が低い画像のデータセットを収集しました。

トレーニングを行う前に、画像のサイズを変更して正方形にする必要がありますか?

構成が次を使用していることがわかりました：

[net]
batch=64
subdivisions=8
height=416
width=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1

そのため、さまざまなサイズのデータ​​セットに使用する方法を考えていました。

Answer 1

データベース イメージのサイズを変更する必要はありません。PJReddie の YOLO アーキテクチャは、.cfg ファイルの解像度に従って、アスペクト比を安全に保ちます (情報が失われることはありません)。たとえば、画像サイズが 1248 x 936 の場合、YOLO はそれを 416 x 312 にサイズ変更し、416 x 416 ネットワークに収まるように余分なスペースを黒いバーで埋めます。