Я пытаюсь найти хорошую комбинацию параметров дополнения данных для моей проблемы обнаружения объекта.После проверки ( object_detection / core / preprocessor.py ) кажется, что опция random_image_scale не работает в процессе обучения.Причина в том, что для масштабирования изображения используется tf.image.resize_images, а не tf.image.resize_image_with_crop_or_pad.
В object_detection / legacy / trainer.py, однако, сначала применяется увеличение данных для генерации ( input_queue ).И затем input_queue подается в предопределенные арки mata для повторного масштабирования.Таким образом, если используется tf.image.resize_images, хотя размер input_queue был масштабирован, он будет уменьшен до желаемого размера при подаче в сеть, таким образом, опция random_image_scale не имеет никакого смысла, и вместо этого,тратить время на вычисления.
Пожалуйста, дайте мне знать, если я ошибаюсь.