質問: faster r-cnnの入力画像について 今回、faster r-cnnで4step学習を試みている状態なのですが、1つ理解ができていないことがあり質問させていただきます。 まず、inputsizeが[32 32 3]であるcnnネットワークを事前学習させました。このネットワークをfaster r-cnnとして学習するさいに、オプションであるsmallestimagedimensionとして学習イメージをサイズ変更できるとあるのですが、このオプションを使用すると、入力画像がその設定した値にサイズ変更されてネットワークに流れるのでしょうか?その場合、inputsizeが合わなくなってしまうので、一度inputsizeをsmallestimagedimensionの値と同じにする必要があるのでしょうか。 ミニバッチを適用する際に、faster r-cnnですと入力画像を同じサイズに変更する必要があり、transformを使用してinputsize[32 32]に合わせるべきなのか、それともsmallestimagedimensionの値に合わせるべきなのかわかりません。 ここの兼ね合いがよく理解できずにいます。何かアドバイス、ご指摘いただければ幸いです。 どうぞよろしくお願いいたします。
回答: こんにちは、ひとまず、両方試してみて、analyzenetwork関数などで、ネットワーク構造をみてみてはいかがでしょうか?