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송근영

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딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

이미지 크기 변경 후 Xception 모델 학습 및 성능 평가

resize 질문

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안녕하세요 선생님

먼저 재밌게 잘 배우고 있습니다 감사합니다.

 

opencv에 resize 방식 중 interpolation 옵션이 존재하던데 기본 옵션을 주로 사용하시나요?

어떤 resize보간법을 주로 사용하시는지 궁금하고 경험적인 이유가 있다면 알고 싶습니다.

 

오늘 딥러닝 컴퓨터 비전 가이드도 수강을 시작할텐데 무척이나 기대가 됩니다!

 

감사드립니다.

답변 1

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권 철민
지식공유자

안녕하십니까,

잘 듣고 계시다니, 저도 기분이 좋군요.

저는 resize할 때 특별한 interpolation을 적용하지 않습니다. image classification 시에는 특정 interpolation이 별로 도움이 되는 것 같지는 않습니다 .

다만, 원본 이미지의 가로 세로 비율을 유지한 채로 늘리는 데, 비율이 안 맞는 가로 공간/세로 공간을 0으로 padding하는 기법(가령 이미지 비율이 4:3 이면 이를 16:9로 변환할 때 비율이 안 맞는 가로/세로를 검은 색으로 채움)은 살짝 Image classification 모델 성능을 높이는 것 같습니다.

근데 이렇게 하려면 원본 이미지의 사이즈를 다 알고 있는 상태에서 resize에 맞게 padding을 적용하는 로직이 되어야 하는데, 이건 별도 프로그래밍이 필요할 것입니다.

감사합니다.

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