图像resize加速，图像resize

CNN为什么要对图像进行resize?

cnn里面池化的作用：增大感受野。所谓感受野，即一个像素对应回原图的区域大小，假如没有pooling，一个3*3，步长为1的卷积，那么输出的一个像素的感受野就是3*3的区域，再加一个stride=1的3*3卷积，则感受野为5*5。

CNN 不对物体的位置和方向进行编码。缺乏对输入数据空间不变的能力。需要大量的训练数据。

这是因为典型抠图方法关注的是图像中细节纹理信息，而对图像的resize操作会模糊边缘或高频信息，导致性能下降。因此大多数抠图方法都是在原图上评估的，没有使用任何resize操作。

上图是使用单个feature map进行检测，这种结构在17年的时候是很多人在使用的结构，比如YOLOvYOLOvFaster R-CNN中使用的就是这种架构。直接使用这种架构导致预测层的特征尺度比较单一，对小目标检测效果比较差。

cnn认为图像是局部相关的，而欺骗CNN的方法则主要出于，自然图像分布在一种流形结构中，训练的模型需要这种流形假设，而人工合成的图像由于添加非自然噪点，不满足模型假设，所以能用肉眼难分辨的噪声严重干扰分类结果。

CNN在计算机视觉领域有广泛的应用，如图像分类、目标检测、人脸识别等。它已经成为了深度学习的重要组成部分，深度学习模型的许多变种都是基于CNN的改进和拓展。

MATLAB图像处理中resize的应用问题

1、非常简单，用函数 mat2gray(B)，结果范围是[0，1]，double型。如果想变成0-255，可以组合用uint8(mat2gray(B)*255)。

2、以绘图y=x^2-2x为例画出图像，如下图。不关闭figure窗口，直接在CommandWindow中输入set(gcf，position，[200，300，800，600])如下图。保存图形窗口和文件路径。确保图像大小正确。将它插入到Word文件中。

3、例如，如果模型在识别某些类别的图像时表现较差，可以假设这可能是因为这些类别的图像与其他类别的图像很相似，或者因为这些类别的图像数量较少，导致模型在训练过程中没有得到足够的数据。

英语resize怎么翻译?

1、英语 resize partition number 翻译成中文意思是调整分区号。

2、“科学”的基本含义是“科学”，是指通过观察或实验来反映自然、社会和思维的客观规律的知识体系的一个分支。这是一个不可数名词。

3、Rotate the marbles on the plate like this.在旋转的大理石板像这样。