如何选择最优的图像尺寸来训练卷积神经网络？（附代码）

主要观点总结

本文介绍了在自定义数据集上训练卷积神经网络时，如何选择正确的图像尺寸。文章讨论了选择错误的图像尺寸对模型训练的影响，以及如何通过分析数据集中图像的大小和分布来选择最佳的训练图像尺寸。此外，还介绍了如何可视化数据集中的图像分辨率，并提供了检查数据集中潜在错误的方法。

关键观点总结

关键观点1: 选择正确的图像尺寸对卷积神经网络的训练至关重要，影响模型的训练时间和性能。

错误的图像尺寸选择可能导致模型难以识别关键特征，降低模型的性能。

关键观点2: 可视化数据集中图像的大小和分布是选择最佳训练图像尺寸的关键步骤。

通过可视化图像分辨率，可以清楚地看到图像尺寸的分布情况，从而选择接近最佳图像大小的训练尺寸。

关键观点3: 检查数据集中的潜在错误也很重要。

通过可视化选中的图像并检查是否存在错误标记的数据或某些类图像的分辨率过高或过低，可以帮助识别潜在问题并进行相应的处理。

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点击下方 卡片 ，关注“ 新机器视觉 ”公众号 视觉/图像重磅干货，第一时间送达    作者  |  Aravind Ramalingam @medium 原文 | https://medium.com/analytics-vidhya/how-to-pick-the-optimal-image-size-for-training-convolution-neural-network-65702b880f05 编辑 | AI约读社 导读 在自定义数据集上训练卷积神经网络时，选择正确的图像尺寸至关重要， 因为这将影响模型的训练时间和性能。 此外，我们将学习如何识别数据集是否存在任何问题。 为什么需要选择最优的图像大小来训练？ 在我们跳到“如何选择”这一部分之前，让我们先讨论一下选择错误了训练图像尺寸的后果。在我们选择了固 定的 width 和 height  之后， 标准程序是将所有图像的大小调整到这个固定的大小。因此，现在每个图像都落入到两种情况当中。 缩小：较大的图像将被缩小，这使得CNN更难了解分类或检测所需的特征 ………………………………