マルチラベル画像分類に関して、kaggle で 2 つのトップランキングのソリューションを読みました。私が読んだ両方の大会で、ランダムクロッピングが行われました。私には、ラベルとトリミングされた画像の間に不一致が生じる可能性があるため、これは悪い動きのように思えます。2 つのリンクを次に示します。
トリミングの理由が、使用されているモデル アーキテクチャの入力画像サイズの制約である場合、画像をトリミングする代わりにサイズを変更する方がよいのではないでしょうか?
マルチラベル画像分類に関して、kaggle で 2 つのトップランキングのソリューションを読みました。私が読んだ両方の大会で、ランダムクロッピングが行われました。私には、ラベルとトリミングされた画像の間に不一致が生じる可能性があるため、これは悪い動きのように思えます。2 つのリンクを次に示します。
トリミングの理由が、使用されているモデル アーキテクチャの入力画像サイズの制約である場合、画像をトリミングする代わりにサイズを変更する方がよいのではないでしょうか?