解决目标检测中对输入图像大小的限制方法 The reason w

The reason why input size should be 224 for ImageNet:从输入到最后一个卷积特征feature map，就是进行信息抽象的过程，然后就经过全连接层/全局池化层的变换进行分类了，这个feature map的大小，可以是3*3，5*5，7*7, 9*9等等。5*5太小，信息丢失太严重。9*9尺寸太大，信息的抽象层次不够高，计算量也更大，所以7*7的大小是一个最好的平衡。另一方面，图像从大分辨率降低到小分辨率，降低倍数通常是2的指数次方，所以图像的输入一定是7*2的指数次方。以ImageNet为代表的大多数分类数据集，图像的长宽在300分辨率左右。要找一个7*2的指数次方，并且在300左右的，7*2的5次方等于7*32=224，7*2的6次方=448，与300最接近的就是224了。 【解决目标检测中对输入图像大小的限制方法】 2. The reason why you chose 384 and 512 is that they can be divide by 4(down sample rate in the paper.what about other rate like 2 and 8. Must be 2^n?), and is 2^n?
In 128, 128x2, 128x3, 128x4 and128x5, 128x5 is too large which makes the computation slow, so you do not use it?
How to find the optimal hyper parameter introduced by the author? · Issue #812 · xingyizhou/CenterNet
3. 这里说对全卷积网络有效，是因为全卷积网络不限制输入尺寸吧。其他不限制尺寸的网络，也可以用多尺度训练吧。

4.常见尺寸：
Faster R-CNN 原始图像输入大小是1000 x 600 pixel；（SPPnet，解决了对输入图像大小的限制。RoI pooling是SPP的特例？那为啥faster rcnn还限制大小？）
SSD原始图像输入大小是300 x 300或者 512 x 512 pixel；
YOLO原始图片输入大小是416 x 416 或者 544 x 544 pixel；(这是因为YOLOv2最后有13x13的grid?）
CenterNet: 不限制尺寸

■网友
我个人感觉无论如何都是要有全连接的，因为Softmax Loss的公式中“w*f”就是全连接操作；
原版的Faster RCNN，是在RoI Pooling之后接了全连接操作，后来基于ResNet101的Faster RCNN，在RoI Pooling之后并非使用的全连接，而使用的是ResNet101中的conv5_x，如下图：

所以RoI Pooling后面紧跟的是Cov和globe average pooling；
如果是实在不考虑“全连接”（整个网络中不出现FC这个词），可以参考RPN网络，虽然它也有分类和回归，但使用的是1x1的卷积，可以参考下图：

此时可以考虑“one-stage detector”的策略，比如RetinaNet等，我的理解是one-stage策略就相当于“Faster RCNN中，在RPN那步就直接输出结果，而不再执行RoI Pooling之后的second stage”。
综上，如果实在不想用全连接操作，就可以选用RetinaNet这种one-stage的检测器（当然1x1的卷积其实相当于无数个全连接）。

■网友
可以参考何凯明的SPPnet，解决了对输入图像大小的限制。也可以参考fasterrcnn，ssd，yolo等目标检测模型。

■网友
Alexnet是做图像分类的，并不适合做检测。目前做检测的方法主要有fasterrcnn，ssd，yolo等，你可以去网上搜一下相关的介绍，很详细，这几个检测算法都没做输入图像限制。
■网友
最近试了下yolo2，通过设定图像中检测矩形的个数实现识别，可以了解下。

解决目标检测中对输入图像大小的限制方法

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