Теоретически вы можете, на TensorFlow нет ограничений, которые мешают вам делать это.
Но на практике это ограничение для GPU или системной памяти. Одноканальная карта объектов с плавающей запятой 3840x2160 (4K) занимает около 32 МБ ОЗУ, и, как правило, сверточная сеть использует несколько карт объектов на каждом слое, от 96 до 512. Например, для 128 карт объектов 4K потребуется около 1 ГБ ОЗУ, а затем обучение с использованием пакетов и сохранение промежуточных результатов для вычисления градиента, потребует слишком много ОЗУ.
Если вы посмотрите на формы ввода для обычных нейронных сетей с обучением по Imag eNet, размеры обычно составляют 224x224, 256x256. и самое большое, что я видел, это 600x600 для сетей обнаружения объектов, таких как SSD и Faster R-CNN. Эти размеры очень далеки от полного изображения 4K.
TLDR. Вы должны уменьшить ваши изображения до приемлемого размера.