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画像認識課題での入力画像のサイズ変更

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ディープラーニングで、自分のモデルが200×200のサイズを入力として想定していて、それに対して190×200とか色々なサイズの画像を入力する場合は、直前にリサイズ(例えば、Kerasimage.load_img(filename, target_size=(200, 200)))すると思うんですが、リサイズの方法はどうするのがいいですか?タテとヨコに拡大・縮小する?長辺の長さを合わせて、短辺の足りない部分は黒か白か一色で塗りつぶす?

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checkベストアンサー

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タテとヨコに拡大・縮小する

が一般的だと思います。
私がこれまで見てきたレベルの範囲ではKerasのload_imgのようなコードを使っていない実装でも、多くはopencvのresize関数等で拡縮を行っている例が多いです(defaultだとbilinear補間)。
訓練データの一部に黒帯等が混じっていれば、その部分も含めて学習しパラメータを獲得するので、出来上がったネットワークもそれ相応の物になると思います。
#極端な例だと黒帯込の画像なら正解を推測するけど、拡大して黒帯を消したら不正解になるとか。

逆の例だと、この手の処理を様々に行ってデータを増やして学習することで、平行移動/拡縮/回転/コントラスト調整等が行われた画像であっても推論することが出来るようになるのもご存知かと思います。
参考までに、、、ですが、Kerasこのデータ拡張を行ってくれる仕組みも存在してます(tesorflowにも取り込まれたので、tensorflowでも使用可)↓

ImageDataGenerator

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Kerasはリサイズするのであればご指摘の通りload_imgでリサイズできます。

from keras.preprocessing.image import load_img
# リサイズする場合 target_sizeの部分を変更する
img = load_img("hogehoge.jpg", target_size=(190,200))

Keras tips: 様々な画像の前処理をカンタンにやってくれるkeras.preprocessingのまとめ

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