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Hướng dẫn hoàn chỉnh về CNN Deep Learning - Phiên bản TFKeras

Huấn luyện và đánh giá hiệu suất mô hình Xception sau khi thay đổi kích thước ảnh

resize 질문

Đã giải quyết

Viết

·

38

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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.

머신러닝딥러닝kerastensorflowkagglecnn

Câu trả lời 1

1

dooleyz3525님의 프로필 이미지
dooleyz3525
Người chia sẻ kiến thức

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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