Conv-Neural-Network
用於圖像分類的非方形圖像
我有一個寬圖像數據集：1760x128。我已經閱讀了教程和書籍，其中大多數都指出輸入圖像應該是方形的，如果不是，它們會被轉換為方形，以便在已經訓練的（方形圖像上）cnns 中進行訓練。有沒有辦法為非方形圖像訓練 cnn，或者我應該尋找另一個選項作為填充？
根據分類器的不同，有幾種方法可以解決該問題。滑動窗口是我最熟悉的方法，用於神經網絡方法。這種方法涉及拍攝一個小的子圖像，並在一些重疊的情況下上下移動它。一些問題包括找到最佳移位參數和多尺度問題。
最終檢測通常取決於分類器對每個子圖像屬於該類的置信度：例如多數投票、總可能性或與決策邊界的總距離。我在下面列出了一些材料，第一個是用於 HOG 分類器方法的，但概念是相同的。