Darknet YOLO图像大小

我想在Darknet中训练自定义对象分类器YOLO v2 https://pjreddie.com/darknet/yolo/

我收集了一个图像数据集,其中大部分都是6000 x 4000像素和一些较低的分辨率 .

我是否需要在训练前调整图像大小才能平方?

我发现配置使用:

[net]
batch=64
subdivisions=8
height=416
width=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1

这就是为什么我想知道如何将它用于不同大小的数据集 .

回答(2)

2 years ago

你不必调整它的大小,因为Darknet会代替你做它!

这意味着你真的不喜欢网络分辨率 . 它还保持纵横比,例如this .

2 years ago

在训练之前调整图像大小是很常见的 . 416x416略大于普通 . 大多数imagenet模型调整大小并将图像平方为例如256x256 . 所以我希望在这里也一样 . 尝试在6000x4000上进行训练需要一个GPU场 . 标准过程是将图像平方到最大尺寸(高度或宽度),在短边上用0填充,然后使用像PIL这样的标准图像大小调整工具调整大小 .