Question

所以，我想了解caffe在调整为300x300时会丢失高分辨率图像的细节吗？

在将图片尺寸调整为我的1200x990图片的300x300时，可能有两种情况： 1）播种 2）压扁

在第一种情况下，即裁剪，这丢失了我实际带有标签的图像的细节

在第二种情况下，即将我原来的高分辨率图像压缩为小尺寸，这也意味着通过高分辨率图像是浪费的

现在，我看到了源代码和 train.prototxt

transform_param {
    resize_param {
          resize_mode: WARP
          height: 300
          width: 300
    }
}

然后我看到了用于封装和查找的cpp代码

链接到cpp代码here

void UpdateBBoxByResizePolicy(const ResizeParameter& param,
                              const int old_width, const int old_height,
                              NormalizedBBox* bbox) {
  float new_height = param.height();
  float new_width = param.width();
  float orig_aspect = static_cast<float>(old_width) / old_height;
  float new_aspect = new_width / new_height;

  float x_min = bbox->xmin() * old_width;
  float y_min = bbox->ymin() * old_height;
  float x_max = bbox->xmax() * old_width;
  float y_max = bbox->ymax() * old_height;
.....
.....

和实际逻辑

  switch (param.resize_mode()) {
    case ResizeParameter_Resize_mode_WARP:
      x_min = std::max(0.f, x_min * new_width / old_width);
      x_max = std::min(new_width, x_max * new_width / old_width);
      y_min = std::max(0.f, y_min * new_height / old_height);
      y_max = std::min(new_height, y_max * new_height / old_height);
      break;

现在我了解Cplusplus，但我不了解的是什么是bbox？ WRAP模式的逻辑是什么？

有人可以解释一下我的1200x900图片发生了什么。谢谢

caffe如何调整我的图像的大小以在transform_param中进行训练

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