当使用Tensorflow对象检测API创建的模型执行对象检测时,CNN的图像输入大小取决于所使用的预训练模型。不同的预训练模型可能具有不同的输入大小要求。
例如,当使用SSD(Single Shot MultiBox Detector)预训练模型时,通常要求输入图像的大小为300x300像素。而当使用Faster R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks)预训练模型时,通常要求输入图像的大小为600x600像素。
这些预训练模型的输入大小是根据模型的架构和训练数据集的特点进行设计的。较小的输入图像大小可能会导致检测性能下降,而较大的输入图像大小可能会增加计算成本和内存消耗。
在使用Tensorflow对象检测API时,可以根据具体的需求和硬件资源选择适合的预训练模型和相应的输入图像大小。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云