1樓：打遮陽傘的boy
不一定，這個只是當時VGG用的224*224當輸入，其實也可以別的尺寸，然後自己計算經過卷積以後尺寸大小，根據尺寸設計合適的卷積核大小及數量。
其實也可以通過翻轉剪輯等增大或者縮小輸入影象的尺寸，要每一層都計算這樣才能確定引數。
2樓：william
不一定，網路結構可以自行調整，一般來說只需要調fc層的in features就行，甚至只需要在最後加乙個adaptive pooling（pytorch有直接實現）就可以實現任何size的輸入，另外也可參考fcn
3樓：卓不凡
沒有這種限制，先說結論，結論如下：輸入一般為你的特徵圖的大小x2的指數次方，具體跟你網路設計有關。
更為一般的說法為：具體大小和你提取特徵所採用的主幹網路以及輸入影象的原始尺寸都有關聯，以以下經典的分類網路為例說明：
1) 從輸入到卷積特徵圖feature map，就是進行資訊抽象提取的過程，然後就經過全連線層/全域性池化層的變換進行分類了，這個feature map的大小，可以是3x3，5x5，7x7等等。
解答1：在這些尺寸中，如果尺寸太小，那麼資訊就丟失太嚴重，如果尺寸太大，資訊的抽象層次不夠高，計算量也更大。這裡選用7x7的大小作為特徵圖的大小。
2) 影象從大解析度降低到小解析度，降低倍數通常是2的指數次方，所以影象的輸入一定是特徵圖大小x2的指數次方。
以ImageNet為代表的大多數分類資料集，影象的長寬在300解析度左右。
解答2：如果我們要找乙個7x2的指數次方，並且在300左右的尺寸作為網路輸入，其中7x2的4次方=7x16=112，7x2的5次方等於7x32=224，7x2的6次方=448，與300最接近的就是224了。
另外，題目中那個叫resize。。。
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