machine-learning - 不同分辨率的迁移学习深度CNN

Question

我正在阅读YOLO的论文。它提到，在第 2 页高分辨率分类器中，

原始YOLO以224*224训练分类器网络，并将分辨率提高到448进行检测。

对于 YOLOv2，我们首先在 ImageNet 上以全 448*448 分辨率微调分类网络 10 个周期。

我只是好奇我们如何使用不同的输入分辨率进行微调。

有人对此有什么想法吗？有没有任何“标准”方法可以做到这一点？

提前致谢......

Answer 1

我的猜测只是缩放网络以接受 448x448 分辨率的输入图像，并使用预训练的权重再训练 10 个时期。

Darknet 具有调整大小的功能，因此这比听起来更容易。如果您要自己执行此操作，则只需更改 .cfg 文件中的 width=448 和 height=448，darknet 将初始化图层以接受该分辨率。