如何处理小于视频大小的DNN输入层大小

Question

我们知道深度神经网络具有固定的输入层大小，并且大多数DNN的输入层大小都小于当前的标准视频大小，例如我得到了一个经过训练的FasterRCNN模型，该模型具有max("time")个输入层大小。

但是，高清视频的分辨率为max("time")，4K的分辨率为500x375，因此我们不得不将视频缩小到1920x1080分辨率，但是缩小操作会减少视频的细节，因为某些对象无法检测到。

除了缩小之外，还有什么其他方法可以使视频适应DNN的输入层？