質問編集履歴
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**質問２**
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仮に、**異なるサイズ**のobject画像をCNNに入力できるとします。
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そうしたら、同じobjectであっても画像サイズが違えば、CNN自身が画像の**scale不変特徴量**を抽出できないので、objectの特徴が全然違う事になります。
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そうしたら、同じobjectであってもobjectの画像サイズが違えれば、CNN自身が画像の**scale不変特徴量**を抽出できないので、objectの特徴が全然違う事になります。
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つまり、**多量の異なる特徴量に同じラベルを持つ**事になります。
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それに**多量のラベルが存在**します。
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このような状況にNNが**混乱しない**でしょうか-----どうして耐えられるのでしょうか。
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### 前提
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CNNで物を認識する場合
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CNNで物を認識する場合対象のサイズに依存することは分かりました。
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ところがTEST画像の中に認識してほしいobjectのサイズは必ずしもCNNをトレーニングするに使われる学習画像中の対するobjectのサイズと一致する訳ではない。
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そのために、●
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そのために、●「複数の**サイズの異なるobject画像**をCNNに学習させればOK」という説がありました。
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### 質問の内容
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**質問２**
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仮に、**異なるサイズ**のobject画像をCNNに入力できるとします。
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そうしたら、同じobjectであっても画像サイズが違え
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そうしたら、同じobjectであっても画像サイズが違えば、CNN自身が画像の**scale不変特徴量**を抽出できないので、objectの特徴が全然違う事になります。
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つまり、**多量の異なる特徴量に同じラベルを持つ**事になります。
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それに**多量のラベルが存在**します。
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このような状況にNNが**混乱しない**でしょうか-----どうして耐えられるのでしょうか。
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### 前提
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CNNで物を認識する場合対象のサイズに依存することは分かりました。
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CNNで物を認識する場合object(対象)のサイズに依存することは分かりました。
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ところがTEST画像の中に認識してほしいobjectのサイズは必ずしもCNNをトレーニングするに使われる学習画像中の対するobjectのサイズと一致する訳ではない。
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そのために、●「複数の**サイズの異なるobject画像**をCNNに学習させればOK」という説がありました。
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そのために、●同じ類のobjectに対して「複数の**サイズの異なるobject画像**をCNNに学習させればOK」という説がありました。
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### 質問の内容
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