深度学习 图像训练常用尺寸

在图像训练中，常用的尺寸包括：

1. 224x224：这是最常见的尺寸，用于训练基于深度卷积神经网络（CNN）的图像分类模型，例如AlexNet、VGG、ResNet等。

2. 299x299：这个尺寸通常用于训练Inception系列的模型，如InceptionV3、Inception-ResNet等。

3. 331x331：这个尺寸通常用于训练谷歌开发的EfficientNet模型。

4. 512x512：这个尺寸通常用于训练图像分割模型，如U-Net、Mask R-CNN等。

需要注意的是，图像尺寸的选择还要结合具体的任务和数据集来考虑，不同的任务和数据集可能需要不同的尺寸。