Object SSD Mobilenet v1 coco-在标记图像进行培训之前，是否应调整图像大小？
我使用的是一台戴尔服务器，配有2个Nvidia V100 GPU、Ubuntu 16.04、Tensorflow 1.7 我正试图弄清楚什么时候调整图像的大小。在ssd_mobilenet_v1_coco.config中，它有 图像缩放器{ 固定形状大小调整器{ 身高：300 宽度：300 } } 我在很多很多图片上画了边界框，总共有10个类。图像大小不一，有的大，有的小。我对物体的探测效果很差。我尝试将一组图像的大小调整到300x300，然后重新绘制边界框，但这并没有帮助，图像质量很低，缩放不正确 我的问题是：在标记图像之前，是否需要将图像缩放到300x300？如果我不这样做，SSD Mobilenet会调整大小吗？我的边界框不会对齐，或者它们会随着图像一起适当调整大小吗？我不想在大型图像上绘制边界框，然后让它们在SSD Mobilenet调整大小时不正确Object SSD Mobilenet v1 coco-在标记图像进行培训之前，是否应调整图像大小？,object,tensorflow,detection,Object,Tensorflow,Detection,我使用的是一台戴尔服务器，配有2个Nvidia V100 GPU、Ubuntu 16.04、Tensorflow 1.7 我正试图弄清楚什么时候调整图像的大小。在ssd_mobilenet_v1_coco.config中，它有 图像缩放器{ 固定形状大小调整器{ 身高：300 宽度：300 } } 我在很多很多图片上画了边界框，总共有10个类。图像大小不一，有的大，有的小。我对物体的探测效果很差。我尝试将一组图像的大小调整到300x300，然后重新绘制边界框，但这并没有帮助，图像质量很低，缩放不
提前谢谢。我无法回答您的问题，因为我不知道您是如何学习SSD MobileNet的 我假设您想使用自己的数据集并将其转换为tfrecord，对吗
- 如果是这样，您将不得不自己处理调整大小的问题
- 如果要使用COCO数据集，可以使用pycocotools来创建所需的tfrecord