Я пытаюсь использовать API обнаружения объектов TensorFlow для обнаружения определенного шаблона в изображении 3190X3190, используя rapid_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco . Все мои тренировочные образы имеют размер 1140X1140. Сам шаблон имеет ширину 380 пикселей и высоту 430 пикселей. Узор состоит из основных форм, таких как прямоугольники и круги. Каждый прямоугольник и круг имеют одинаковые размеры как на выводе, так и на обучающих изображениях. У меня 4000 тренировочных образов. Я замечаю, что хотя я получаю разумные результаты с шагом около 5 км с показателем достоверности около 98%, максимальный показатель достоверности падает до около 5% при увеличении количества тренировочных шагов до 8 км. Я заметил почти то же самое, если увеличу размер тренировочного изображения до 1290x1290, наложив вокруг него черное кольцо. Тем не менее, я получаю хорошие результаты, если я использую тренировочные образы размером 1500x1500, даже если количество шагов составляет 25k. Я также пробовал с тренировочными изображениями размером 3190x3190 (т.е. того же размера, что и изображение вывода) и получил обнаружения с очень низким показателем достоверности.
Есть ли какая-то особая причина для такого поведения? Мне было бы интересно узнать, как размер тренировочного образа влияет на результаты обнаружения. Я использую версию 1.4 API обнаружения объектов.