再学習の開始とダウンサンプリング

Question

640x360画像の独自のデータセットを使用して、インセプションモデルでの転送学習では、this Tensorflow tutorialに従っています。私の質問は2つの部分に分かれています。

1）私のデータセットは640x360イメージです。最初の操作は299x299にダウンサンプリングされますか？私は同じデータセットの高解像度バージョンを持っているので、より高解像度の画像を使って練習すれば、性能が異なることが予想されます（うまくいけばよいでしょう）

2）tf.sess.run （））は299x299にダウンサンプリングされた入力画像ですか？

注：299x299解像度の統計情報は、多くの場所でオンラインthis oneのように表示されていますが、正確にどの画像が参照されているのか混乱しています。最初の訓練データセットのイメージ（私はそれがイマジネーションだったと思う）、転送学習データセット（私の個人的なもの）、CNNを実行するときの入力イメージ、または3の組み合わせ。

ありがとうin advance：

Answer 1

開始モデルは、画像のサイズを299x299に変更します。これは、テンソルフローグラフを視覚化することによって確認することができる。転送学習を行うのに十分なサンプルがあれば、精度は299x299にリサイズするだけで十分です。しかし実際の解像度でトレーニングを試したい場合は、グラフサイズの最初の入力レイヤーを変更する必要があります