作者retest75 (再一次)
看板DataScience
標題[問題] 關於模型訓練時的影像輸入大小
時間Thu Apr 25 22:07:01 2024
最近在做些影響辨識的實作想到的一個問題
一般影像辨識網路像是ResNet的架構都有固定的輸入尺寸，常見的影像大小大概就256*256
這種等級的尺寸
但是現今的圖片大小應該不太可能這麼小吧？
如果以真實世界的影像來說，要輸入這類的網路勢必就要做resize的動作
但是將圖片任意resize不是相對的也可能會遺失一些資訊嗎？
如果是1024*1024調整成256*256，這就直接小了16倍欸
一般的貓狗辨識可能不會有太大問題，但如果今天是醫學影像的話，這些遺失資訊搞不好就
是對疾病很重要的特徵
還是說這種情況可以直接把輸入尺寸打掉重練，按照原始架構重新手刻一個網路然後調整每
層的維度以適應新的輸入？
目前有想到另一個方法，使用像Unet那種多尺度的方式來做，不知道這可不可行？
有爬了一些文但好像都沒有看到類似的應用或文章，所以上來請教大家
感謝
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1F：推 chang1248w: 我不知道你有多寬，先假設你胸腔是100cmx50cm的巨無 04/26 02:12
2F：→ chang1248w: 霸尺寸好了 04/26 02:12
3F：→ chang1248w: 0.1cm的解析度掃出來的圖像也才1000x500而已喔 04/26 02:15
4F：→ chang1248w: 比起解析度，患者呼吸或顯影劑的影響更大一些，一般 04/26 02:21
5F：→ chang1248w: 比一公分小的腫瘤醫生要認出來就要憑運氣了 04/26 02:21
6F：→ chang1248w: 至於模型，主流的大小是384或224，但是上至512或768 04/26 02:26
7F：→ chang1248w: 的也大有人在，另外transformer 是不受輸入大小影響 04/26 02:26
8F：→ chang1248w: 的 04/26 02:26
9F：→ chang1248w: 受限的只有你的荷包 04/26 02:27
10F：→ chang1248w: 文獻的話 04/26 02:46
12F：→ chang1248w: 這篇探討解析度對判症的影響 04/26 02:46
13F：→ chang1248w: 如果你說分類任務不夠好啦，那也有做結核病輔助圈選 04/26 02:50
14F：→ chang1248w: 啊 野雞刊 04/26 02:55
16F：→ chang1248w: 分類確實有保持在原始尺寸，在512做的傾向 04/26 03:10
17F：→ chang1248w: 你與其擔心單張圖片的解析度，不如擔心第三個維度帶 04/26 03:12
18F：→ chang1248w: 來的尺寸問題 04/26 03:12
19F：→ chang1248w: 這篇survey 做在vit剛問世後幾個月，所以沒有包含相 04/26 03:14
20F：→ chang1248w: 關技術 04/26 03:14
21F：→ chang1248w: 超高解析度收受的只有高頻紋理和比較小的物件，這部 04/26 03:26
22F：→ chang1248w: 分分割比較常出現 04/26 03:26
23F：→ chang1248w: 你想找input size free的模型，現在就是transformer 04/26 03:29
24F：→ chang1248w: 之前continuous kernel之類的工作多半和他們本身一樣 04/26 03:29
25F：→ chang1248w: 冷僻 04/26 03:29
26F：推 fragmentwing: 之前也有想過這個問題 但是看到模型裡一大堆的maxpo 04/26 15:14
27F：→ fragmentwing: ol層之後就覺得 應該沒想像中嚴重 04/26 15:14
28F：→ fragmentwing: 另外一樓好專業 04/26 15:15
29F：→ truehero: 用crop保持元解析度預測，再把每個slice結果組合回來就 04/28 07:50
30F：→ truehero: 好 04/28 07:50
31F：推 fragmentwing: 樓上這樣要不要再加一組resize縮小的方便捕捉較大的 04/28 18:36
32F：→ fragmentwing: 物體？ 04/28 18:36
33F：→ wuyiulin: 樓上如果分類任務的話可以做多尺度特徵 04/30 15:30