VGG数据预处理

2023-05-16

参考文献

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

本文的目的

目标检测/语义分割等领域都会涉及到预训练模型，一般是在ImageNet上训练出来的一个分类模型，但是ImageNet和cifar/mnist不同，

一个图可能包含多个目标
目标的尺寸不固定
图像尺寸不固定
图像长宽比不固定
这种集合如何用来训练分类模型？

VGG的方法

图片的短边缩小到固定大小S
文中称S为scale，S的变换认为属于样本增广的一种：scale jittering。后续实验证明scale jittering是有利于泛化。把S推广到一个区域间 [ S m i n , S m a x ] [S_{min},S_{max}] [Smin,Smax]就是multi-scale，否则是single-scale，实验证明multi-scale更好。需要注意的是此处scale不是图像内容的尺度，即使S只有一个值，整个数据集中目标也包含多个尺度
缩小后的图片中，随机裁剪出224x224的子图，作为网络输入
理论上S可以取任意不小于224的值，如果S很大，则crop后224x224子图可能包括很小的目标，只覆盖一部分图像内容；如果S很小，则crop后的224x224子图可以覆盖大目标，包括了大部分图像内容。
论文中尝试了256和384两个值，推广到区间，论文中尝试的是[256,512], 每次随机从区间内取一个值，作为当前的S值。
training阶段可以有多个尺度，testing阶段也可以有多个尺度，最后的输出是多个尺度的结果的平均值，实验也证明，testing阶段多个尺度效果较好

附图

single-scale
mutiple-scale

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VGG

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