暗网YOLO图像大小

Question

我试图在Darknet YOLO v2 https://pjreddie.com/darknet/yolo/中训练自定义对象分类器。

我收集了一个图像数据集，其中大多数是6000 x 4000 px和一些较低的分辨率。

在训练前，我是否需要调整图像的大小以求平方？

我发现配置使用：

[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

这就是为什么我想知道如何将它用于不同大小的数据集。

Answer 1

你不需要调整它的大小，因为黑暗网会代替你去做！

这意味着你真的不需要这样做，你可以在你的训练中使用不同的图像大小。您上面发布的只是网络配置。也应该有完整的网络定义。高度和宽度告诉你什么是网络分辨率。同时保持高宽比，检查这等。

Answer 2

您不需要调整数据库映像的大小。根据.cfg文件中的分辨率，PJReddie的YOLO体系结构本身就可以保证高宽比安全(不会漏掉任何信息)。例如，如果您的图像大小为1248x936，YOLO将将其调整为416 x 312，然后用黑条填充额外的空间以适应416 x 416网络。

Answer 3

在训练前调整图像的大小是很常见的。416x416比普通的稍大一些。例如，大多数imagenet模型调整图像大小并将其平方到256x256。所以我希望这里也是这样。要想在6000x4000上进行训练，需要一个GPU的农场。标准处理是将图像正方形到最大尺寸(高度或宽度)，在较短的一侧填充0，然后使用标准图像调整工具(如PIL )进行调整大小。