训练中图片为什么要resize处理?

发布网友发布时间：2023-01-10 22:46

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热心网友时间：2023-10-26 14:06

对输入图像进行大小调整，为什么要这样做呢？

因为图像输入，是转为向量（矩阵）输入的，

向量的纬度一般是固定的，所以要进行大小调整

一、输入向量维数 = 输入层节点数

举例，假如训练输入的是一张张图片，每张图片对应一个矩阵，

在这个矩阵里面，将每行看作一个向量，这个向量的列数是固定的

tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3])

这个函数接收输入的大小就是32*32pixel，当然你可以指定其他的大小，

那么在数据预处理的时候，就需要先将图片整理成这样的大小

另外：输出层节点数 = 测试分类个数

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