深度学习过程中怎么改变图像大小使其能够检测,输出还是原图大小

一般都是正方形,有部分图片是矩形,怎么在检测过程中将矩形拉伸到正方形使能够检测,输出结果还是原图矩形大小

很简单的问题,保持比例多尺度训练

不需要拉伸,只需要保持长宽一样,然后缩放比较大的到正方形,短的部分用0填充即可。比如正方形是100*100,来了一张矩形120*90,先将120缩放到100,缩放系数k=120/100=1.2,那么90/1.2=75,也就是先变成100*75,剩下的边还有25,用0填充,一边填充100*12,一边填充100*13就可以了。这样就讲120*90的缩放成100*75,剩下不够的填充即可。检测结果位置也就是经过系数k来求得原来120*90的位置。当然,看具体情况,不一定是0填充,你也可以使用其他值就是了,只不过大部分都是用0来填充的而已