【发布时间】：2021-06-12 11:26:13
【问题描述】：
我正在使用 VGG16 及其预先保存的权重。因为这个 VGG16 是在 (244 * 244) 维度的图像上训练的。 那么我们能不能把输入维度改成like (128 * 128)
baseModel = VGG16(weights="imagenet", include_top=False,input_tensor=Input(shape=(128, 128, 3)))
为了理解这个场景，让我们在 baseModel 中将第一层作为 Conv2D，filtersize (3,3) 和总共 16 个过滤器，padding='valid'。
所以当输入图像形状为(3 * 3 * 3)时，它将输出(1 * 1 * 16)输出
但是当输入图像形状为(2 * 2 * 3) 时，我们看到在有效填充的情况下我们不能应用(3,3) 过滤器。 （因为有效的填充所以我们不能应用填充）
所以这里我们会有错误吗？ 我在这里遗漏了什么概念吗？
【问题讨论】：
标签： python computer-vision tensorflow2.0 keras-vggface