Tensorflow 对象检测 API Mobilenet SSD 输入图像大小错误

我正在尝试使用 MobileNet SSD v1 fpn 640x640 使用 Tensorflow 对象检测 API 来实现对象检测算法。但我的输入图像大小为 1024x25。但是当我运行训练脚本时，它给出了类似“输入尺寸必须大于 33”的错误。

我想知道使用 Mobilenet SSD 时与输入图像大小相关的约束是什么，以及是否有其他方法可以在我的图像上实现对象检测算法..

以下是有关在使用 TensorFlow 对象检测 API 时出现的 MobileNet SSD 输入图像大小错误的一些信息：

了解错误

遇到的错误信息“输入尺寸必须大于 33”与 MobileNet SSD 模型内部使用的特征提取过程有关。具体而言，该模型的架构涉及一系列降采样操作（例如，跨步卷积），这些操作会逐渐减少输入图像的空间尺寸。

当输入图像太小时，这些降采样操作会导致最终特征图太小而无法进行有效处理。此限制（在本例中为 33 像素）是基于模型架构计算得出的，并且表示在所有降采样步骤之后保留在特征图中的最小允许尺寸。

MobileNet SSD 的输入图像大小约束

虽然 MobileNet SSD 支持可变大小的输入，但它确实有一些实际限制。选择的特定模型 (MobileNet SSD v1 FPN 640x640) 经过训练可在 640x640 像素的输入图像上获得最佳性能。这并不意味着不能使用其他尺寸，但可能会遇到性能下降或错误。

问题在于的输入图像的形状非常不寻常：1024x25。这种狭窄的形状可能会导致模型出现问题，尤其是对于对象检测，其中高度和宽度信息都很重要。

可能的解决方案

1. 调整图像大小： 最直接的解决方案是将输入图像调整为更接近模型预期大小的尺寸。可以将图像调整为 640x640 像素，或者使用 32 的倍数（例如，512x128）的另一个大小，因为这与模型中的降采样步骤相符。但是，请记住，调整大小会影响纵横比，并可能导致信息丢失或失真。

2. 评估纵横比变化： 在将图像调整为 640x640 时，请考虑原始纵横比与新纵横比之间的差异。如此大的差异可能会导致对象检测出现问题，因为模型可能会学习扭曲的特征。

3. 探索其他模型： 如果无法调整图像大小，可能需要考虑使用针对更小输入大小或能够处理可变纵横比的模型。一些选项包括：

4. SSDLite： 专为移动设备和资源受限的设备而设计，可以处理比 MobileNet SSD 更小的输入大小。
5. EfficientDet： 以其在各种输入大小下的良好性能而闻名。

6. YOLO（只看一次）： 以其速度和处理不同纵横比的能力而闻名。

7. 裁剪或填充： 可以探索裁剪或用零填充图像以满足最小尺寸要求，而无需调整大小。但是，裁剪图像的重要部分可能会导致信息丢失。

实施

如果选择调整图像大小，则可以使用 TensorFlow 中的 tf.image.resize 函数。确保在将图像提供给模型之前进行此调整。

import tensorflow as tf

resized_image = tf.image.resize(original_image, [640, 640])

其他提示

• 查阅模型文档： 有关受支持的输入大小的具体信息，请参阅选择的 TensorFlow 对象检测模型的文档。
• 实验： 不同的模型和输入大小在不同的数据集上可能表现不同。最好尝试不同的配置以找到最适合的特定用例的配置。

请记住，对象检测是一个复杂的任务，并且模型的成功取决于各种因素，包括输入图像的质量和特性以及所选模型的体系结构。