Вопрос или проблема
Когда я устанавливаю input_shape=None для Xception, использую набор данных (299,299) для обучения и изображение (149,149) при тестировании. Будет ли изображение (149,149) увеличено при вводе в сеть?
спасибо!!
Предполагая, что вы имеете в виду модель Xception, реализованную в Keras, ознакомьтесь с документацией:
https://keras.io/api/applications/xception/
Аргументы […]
- input_shape: необязательный кортеж формы, должен быть указан только если
include_topравен False (в противном случае форма входа должна быть(299, 299, 3). Она должна иметь ровно 3 канала входа, а ширина и высота не должны быть меньше 71. Например,(150, 150, 3)будет одним из допустимых значений.
Вам необходимо либо указать точный размер входа, либо использовать значение по умолчанию, если вы его не укажете. Если вы используете изображения разных размеров, вам нужно выбрать размер и увеличить / уменьшить изображения, чтобы все имели одинаковый размер.
Ответ или решение
Модель Xception, реализованная в Keras, требует, чтобы на вход подавались изображения определённых размеров, особенно если вы используете её с включённым верхним слоем (include_top=True). В этом случае входное изображение должно иметь размерность (299, 299, 3), где 3 обозначает количество цветовых каналов (RGB).
Вопрос о размере входного изображения
В вашем случае вы задаёте input_shape=None, а для обучения используете датасет размером (299, 299), и во время тестирования подаёте изображение размером (149, 149). Давайте разберёмся в том, что произойдёт с этим изображением.
1. Обработка входного изображения
При использовании Keras, если модель была создана с input_shape=None, это означает, что модель будет принимать изображения произвольного размера, но с требованиями к параметрам входных данных. Однако, если вы используете модель, предварительно обученную на фиксированных входных размерах (например, 299×299), то Keras ожидает видеть на входе изображения именно этих размеров при использовании верхнего слоя.
2. Увеличение (Upsampling) изображений
Когда вы подаёте изображение размером (149, 149), оно не будет автоматически увеличено до (299, 299) перед тем, как попасть в модель. Вместо этого, вы получите ошибку, связующуюся с несовпадением размерностей, если модель требует фиксированный вход. Для того чтобы избежать таких проблем, вы должны предварительно обработать изображения и изменить их размер на (299, 299) перед подачей в модель. Это может быть выполнено с помощью библиотеки для работы с изображениями, такой как OpenCV или PIL в Python.
3. Варианты обработки
Если вы всё-таки хотите использовать изображения различных размеров, вам нужно будет:
-
Изменить размеры всех изображений до одинакового значения: Например, использовать
cv2.resize()из OpenCV илиresize()из PIL, чтобы масштабировать все тестовые изображения до(299, 299).Пример кода:
import cv2 img = cv2.imread('path_to_image') resized_img = cv2.resize(img, (299, 299)) -
Обработка размеров на этапе подготовки данных: Убедитесь, что ваши функции генерации данных или загрузчики данных обрабатывают изменения размеров изображений перед подачей их в модель.
Заключение
Таким образом, если вы хотите использовать модель Xception с изображениями, отличающимися по размеру от ожидаемого, вам нужно заранее масштабировать их до требуемых значений. Увеличение (upsampling) не будет происходить автоматически, и для smooth работы с моделью требуется единообразие в размерах входных данных.