初めまして
深層学習関連の質問掲示板があるのは以前知りませんでした。
自分は画像処理の経験少々あって、CNNは初めてです。
これまで画像objectを特定するために、人工的特徴によって行い、
多くの場合objectのサイズに関係なし(2-3倍の変動があっても)同定できます。
で、
【質問1】
CNNで学習したobjectのサイズとTEST画像に存在する実際のobjectのサイズとの間に
2-3倍の差があっても大丈夫でしょうか。
【質問2】
先進的なCNNとして resCNNがよく挙げられます。
現状のCNN lib、 例えば Tensorflow中のCNNはresCNNで実装されているのでしょうか。
【注】
resCNN はResidual Networkで実現したCNNと言うつもりで書いたのです。
ResNeXtがもっと進んだ方法であるらしいですね。
どうぞ宜しくお願いします。
=================================
【Note】
注目すべき技術:
● SSD: Single Shot MultiBox Detector
●Using Machine Learning to Explore Neural Network Architecture
https://research.googleblog.com/2017/05/using-machine-learning-to-explore.html