RT.
想做 arbitrary size 的训练，发现传给 tf.train.shuffle_batch 函数的参数必须是一样尺寸。
有人可以解决这个问题吗？要求不允许使用改变图片纵横比。
发帖人 Googler，发帖时间 2018-4-16 16:26:37
不同尺寸的照片是同一个图片横纵比吗？
舟 3332，发表于 2018-4-16 20:20:10
自然不是，纵横比不同，但可以允许按比例 resize
Googler（提问者），发表于 2018-4-16 20:23
神经网络输入层的 shape 必须固定下来比如（None, 256, 256, 3），否则后面层的计算没法完成。对于不同图像大小，通常建议用 tf.data 先 resize 成固定的大小，https://tensorflow.google.cn/versions/r1.8/programmers_guide/datasets
TianLin，发表于 2018-4-17 09:48:11
我自己的实现中，目前单张训练可以做到 arbitrary size 了。但是 mini batch 的方法还是不行。
有些任务就是有不可改变图片纵横比的需求，所以不知道有没有好的方法，于此和大家探讨一下。
Googler（提问者），发表于 2018-4-17 09:51:43
tf.data.Dataset 有 map 函数，对于每个 image 可以单独 resize，则可以实现。
TianLin，发表于 2018-4-17 11:26:17
我倒是觉得很多图像任务中，是需要保持图片原有的纵横比，所以轻易不会去 resize 破坏其纵横比。
不知道 TF 能不能在未来某个时刻加入对不同尺寸图片打包成 batch 的支持。
Googler（提问者），发表于 2018-4-26 12:02:11
=，=有人解决这问题了么，我也要开始做图像的简单网络模型了，数据的导入很关键。
M 丶 Sulayman，发表于 2018-4-28 12:09:38
请问楼主能用不同尺寸图片输入的模型是什么样的？个人对这个模型更感兴趣，因为我的第一感觉是你的模型在某一层总是需要固定输入尺寸，否则你的权重和偏移难道也是无限的吗？
如果你不想丢失或者扭曲信息，是否考虑过填充？简言之，如果你的输入有一个可知的最大值，那么以那个最大值为输入尺寸，凡是不满足的都做填充。tf.train.batch 中有 dynamic_pad 可以实现这一功能。
yunhai_luo，发表于 2018-4-28 16:10:32
Googler:
单张训练 不用 tf.train.batch 函数 填充也考虑过但不想用哈哈
yunhai_luo: 回复 Googler :
刚看到一个 SO 的回答，感觉很相关，供参考：https://stackoverflow.com/questions/41907598/how-to-train-images-when-they-have-different-size#answer-41916066
李昂:
百度"SPP-net"，spatial pyramid pooling layer 可以解决
Googler（提问者）& yunhai_luo & 李昂
tensorflow 中好像没有现成的方法，我用了 tensorpack 的 API 来代替 tf.train.batch ,tensorpack 中有个 BatchDataByShape，同一批次的数据具有相同的 Shape。不同的数据可以用 RandomResize，随机缩放高宽。这样就可以让模型在 train 时可以接受不同 size 的图片。
可以参考 tensorpack/hed.py at master · tensorpack/tensorpack · GitHub 中的 get_data ()
uyerp，发表于 2018-5-10 10:46:49
或许你可以自己用 python 或者对应语言的多线程来实现把不同尺寸的图片组合到一个 batch 里。
重庆不热，发表于 2018-7-3 16:42:56
我觉得你可以考虑手写 shuffle，，，要不然怕是不行，tf 的这些都是基于定长度的
ViolinSolo，发表于 2018-7-3 20:35:57
size 不固定的话，需要先固定 shape，这个是前提。当然，如果改进代码适应读取图片的 size 然后计算的话也可以。
neverchange，发表于 2018-7-3 23:31:58
求助打包 batch 训练组这块有没有专题教程啊
jka，发表于 2018-7-4 08:40:26
楼主是想用金字塔池池化把不同 shape 的图片调整成统一 size 吧？现在关键的问题是金字塔池化之前有卷积的操作，没有 bacth 就没法用 tensorflow.nn.conv2d,很难受。所以楼主找到办法了吗？我可能要先用金字塔池化了，之后再卷积，不然没法搞哦 /
hideinrussia，发表于 2019-1-23 20:31:46