Tensorflow对象检测API-SSD-如何训练大图像？

Question

我正在尝试在（大：3000x3000px）卫星图像（xView）上训练用于飞机目标检测的模型。

因此，我正在使用TFODAPI和TF modelzoo的模型“ ssd_mobilenet_v1_coco”。

现在我有几个问题：

ssd网络的标准输入大小为300x300px。那对于显示1平方公里的大卫星图像来说，算是小了。飞机很小，但是很容易被人眼看到。

我可以仅将网络的输入大小更改为3000x3000px吗？对性能有何影响？它甚至还能起作用吗？

1. 看来，它对我来说到目前为止还行不通。当我在训练大图像时，模型无法预测任何飞机，就像您在图像中看到的那样（左：预测，右：gound真相）。此外，Tensorboard不会显示正确的label_name。加载正确的标签可能存在一些问题？它仅显示：“ N / A”。