输入SSD对象检测模型的大小

Question

我对于物体检测api Tensorflow有一些疑问。

Q1：我想在我自己的数据集上训练ssd_mobile_coco或ssd_inception_coco。 首先，我想知道为什么SSD的输入大小是正方形（300*300 - 512*512）？ 是否可以将配置文件中的输入大小更改为我的数据集图像大小？ 由于我的数据集图片大小为1224*375，当我调整为300*300或512*512时，在我看来，宽高比可能是失真，对吗？

Q2：在object_detection API中，如果我想在我自己的数据集上重新训练ssd_mobile_coco，则在配置文件中默认大小为：

image_resizer {
    fixed_shape_resizer {
    height: 300
    width: 300
}

如果我想使用ssd512，另外，我必须将身高/宽度都改为512.我该怎么办？这是（min_depth）必要吗？

feature_extractor {
  type: 'ssd_mobilenet_v1'
  min_depth: 16
  depth_multiplier: 1.0
  conv_hyperparams {
    activation: RELU_6,
    regularizer {
      l2_regularizer {
        weight: 0.00004
      }