回答編集履歴
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一部修正
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@@ -47,3 +47,11 @@
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参考: [ImageNetの訓練時の前処理についてまとめた](https://blog.shikoan.com/imagenet-preprocessing/)
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ResNetほか代表的モデルの前処理方法を解説しています。単に224×224なら良いというわけではなく、元の前処理の方法をなるべく踏襲しましょう。
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なおResNetの記載はデータ拡張を考慮したものですので、推論だけさせる場合はAlexNetの記載にある、「画像の短辺の長さが256になるように画像を再スケーリングし，得られた画像から中央の256×256のパッチを切り取る」で十分です。具体的な前処理コードは以下の記事が参考になります。
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参考: [Pytorch – 学習済みモデルで画像分類を行う方法](https://pystyle.info/pytorch-how-to-use-pretrained-model/)
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一部修正
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@@ -46,4 +46,4 @@
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参考: [ImageNetの訓練時の前処理についてまとめた](https://blog.shikoan.com/imagenet-preprocessing/)
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ResNetほか代表的モデルの前処理方法を解説しています。
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ResNetほか代表的モデルの前処理方法を解説しています。単に224×224なら良いというわけではなく、元の前処理の方法をなるべく踏襲しましょう。
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補足追記
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@@ -34,4 +34,16 @@
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参考: [Why AvgPool2d instead of AdaptiveAvgPool2d for ResNet?](https://github.com/HobbitLong/CMC/issues/16)
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PyTorch本家とは直接関係無い派生ソフトの質疑ですが、「なぜわざわざResNetのAdaptiveAvgPool2dを（自動サイズ調整の無い）AvgPool2dに入れ替えたのか？」「224×224の画像しか前提としていないからだ」といったやりとりがあります。
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しかし、転移学習をする元となるpretrainedされた重みパラメータは、ImageNetをもとに224×224サイズに切り出した画像を学習してできたものです。よって、多少のサイズのズレは吸収されると思いますが、大きくズレてしまうと精度が悪くなると思われます。
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参考: [ImageNetの訓練時の前処理についてまとめた](https://blog.shikoan.com/imagenet-preprocessing/)
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ResNetほか代表的モデルの前処理方法を解説しています。
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一部修正
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しかし、転移学習をする元となるpretrainedされた重みパラメータは、ImageNet
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しかし、転移学習をする元となるpretrainedされた重みパラメータは、ImageNetをもとに224×224サイズに切り出した画像を学習してできたものです。よって、多少のサイズのズレは吸収されると思いますが、大きくズレてしまうと精度が悪くなると思われます。
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