質問: ### 前提 CNNで物を認識する場合対象のサイズに依存することは分かりました。 ところがTEST画像の中に認識してほしいobjectのサイズは必ずしもCNNをトレーニングするに使われる学習画像中の対するobjectのサイズと一致する訳ではない。 そのために、●「複数の**サイズの異なるobject画像**をCNNに学習させればOK」という説がありました。 ### 質問の内容 **質問1** CNNの入力に画像サイズまちまちで可能でしょうか。 まちまちで不可能であれば、どうやって異なるサイズのobject画像を学習させるのでしょうか。 **質問2** 仮に、**異なるサイズ**のobject画像をCNNに入力できるとします。 そうしたら、同じobjectであってもobjectの画像サイズが違えれば、CNN自身が画像の**scale不変特徴量**を抽出できないので、objectの特徴が全然違う事になります。 つまり、**多量の異なる特徴量に同じラベルを持つ**事になります。 それに**多量のラベルが存在**します。 このような状況にNNが**混乱しない**でしょうか-----どうして耐えられるのでしょうか。
回答: 予め画像を一定の大きさにリサイズして学習するか、poolingするときにリサイズするのはどうでしょうか? > > https://arxiv.org/abs/1406.4729 > > >