Tensorflow 对象检测：调整图像大小和填充

Question

我正在尝试使用带有 MobileNet 的 Single Shot Multibox Detector (SSD) 创建 tensorflow 对象检测。我的数据集包含大于 300x300 像素（例如 1280x1080）的图像。我知道 tensorflow 对象检测在训练过程中将图像缩小到 300x300，我感兴趣的是以下内容：

如果我在使用 padding 进行训练之前将图片缩小到 300x300 像素，对后面的对象检测有正面或负面影响吗？没有填充我不认为它有任何负面影响，但有填充我不确定它是否有任何我忽略的影响。

提前非常感谢！

Answer 1

我不知道 SSD，但是 CNN 通常使用卷积层作为特征提取器，堆叠在另一个上，不同的内核大小代表不同的特征大小，即利用空间相关性来发挥它们的优势。如果您使用填充，则填充将被合并到提取的特征中，可能会破坏您的结果。