paddledetection 模型卷积核输入输出尺寸怎么改

在PaddleDetection中，模型卷积核的输入输出尺寸是由网络的结构和参数决定的，一般情况下不需要手动调整。如果需要改变输入输出尺寸，可以通过修改网络结构中的卷积层的参数来实现。具体来说，可以通过修改卷积层的`kernel_size`参数来改变卷积核的大小，修改卷积层的`padding`参数来改变边界填充方式，修改卷积层的`stride`参数来改变步长大小等。需要注意的是，修改网络结构可能会对模型的性能和精度产生影响，因此需要谨慎调整。

相关问题

paddledetection 模型缩放scale

PaddleDetection模型中的缩放比例(scale)指的是输入图像缩放后的比例。在目标检测任务中，为了适应不同尺度的目标，通常会将输入图像缩放到不同的大小。缩放比例可以在配置文件中进行设置，通常会设置多个缩放比例，在训练和测试时会对这些缩放比例进行循环使用。在PaddleDetection中，缩放比例的设置可以通过修改配置文件中的`TEST.SCALE_MODE`和`TRAIN.SCALE_MODE`参数来实现。

paddledetection 模型缩放宽度系数

PaddleDetection模型中的宽度系数(width_mult)是指在网络结构中每个卷积层的通道数乘以一个系数，从而调整模型的宽度。宽度系数越大，模型的通道数就越多，模型的参数量和计算量也会相应增加。调整宽度系数是一种有效的方式来在模型复杂度和准确率之间进行权衡。在PaddleDetection中，宽度系数可以通过修改配置文件中的`MODEL.BACKBONE.WIDTH_MULT`参数来实现。通常情况下，宽度系数会根据硬件设备和任务需求进行调整。