在基於卷積神經網絡的應用過程中，圖像Resize是必不可少的一個步驟。通常原始圖像尺寸比較大，比如常見監控攝像機出來的是1080P高清或者720P准高清畫面，而網絡模型輸入一般沒有這么大，像Yolo系列目標檢測的網絡模型輸入大小一般為608*608/512*512 等等。那么如何將大尺寸圖像輸入到網絡模型呢？很容易想到的一個方法就是對原始圖像進行Resize，將1920*1080的原始圖像Resize到網絡模型輸入尺寸，比如608*608。在壓縮圖像的過程中，有以下兩個問題需要重點討論：
1、圖像Resize前后，是否應該保持寬高比例一致？圖像內容變形是否對模型效果有影響
2、圖像Resize過程，應該選擇什么樣的插值方式？
對於第一個問題，其實兩種方式均可，前提是要保證模型訓練和模型推理時的操作方式一致。也就是說，如果在網絡模型訓練時，所有的訓練素材都是直接拉伸到網路的輸入尺寸（不保持寬高比例），那么模型推理時也應該如此，反之亦然。其中保持寬高比例的做法一般是用增加padding的方式，然后用固定顏色填充，保證圖像畫面中部的內容不變形。下圖說明兩種方式的差異：
圖1 是否保持寬高比
其實對於網絡模型來講，圖像是否變形其實不太重要。如果在訓練的時候，模型認為一個變形的動物是貓，那么經過大量數據擬合后，在推理階段，它同樣會正確識別出變形的目標。當然根據相關資料顯示，通常一般推薦使用直接拉伸的方式去做圖像Resize，原因是增加padding填充后會對網絡帶來一定噪音，影響模型准確性，具體影響有多大我目前沒有具體數據證明。這里需要指出的是，一些算法應用框架對細節封裝得太好，對原始圖像進行Resize的過程被隱藏起來，具體Resize的方式也不得而知。如果你發現模型集成后的准確性下降嚴重，這時候就需要檢查一下框架對圖像Resize的方式跟我們模型訓練時是否一致。
對於第二個問題，圖像Resize過程應該選擇什么插值方式？如果對插值不太了解的朋友可以上網搜索一下。這里簡單介紹一下圖像插值的含義：我們在對圖像進行上下采樣時（縮放），有時候要在原有像素基礎上刪除一些像素值（縮小），有時候要在原有像素基礎上增加一些像素值（放大），增加/刪除像素的方式叫圖像插值算法。對OpenCV比較熟悉的朋友可能知道它里面的Resize函數其實有一個‘插值模式’的參數，這個參數有一個默認值：INTER_LINER線性插值。它是一種插值方式，如果你在調用Resize函數時沒有修改該參數值，那么該函數就以“線性插值”的方式進行圖像縮放。除此之外，還有其他的一些插值方式，每種插值算法的區別請具體參考OpenCV文檔。
圖2 插值示意圖
通過上面的介紹，圖像在進行Resize操作時，本質上是改變數字圖像矩陣大小和矩陣內容，Resize時采用不同的插值方式最終會得到不同的結果（這里說的結果是指微觀上像素矩陣，可能肉眼查看畫面差別不大）。那么在深度學習應用過程中，我們應該采用什么樣的插值方式呢？經過實際測試驗證，不管用哪種方式進行插值，模型訓練階段對圖像Resize的插值方式跟模型推理階段對圖像Resize的插值方式最好能保持一致，前后兩個階段不同的插值方式確實會影響最終模型的效果。
圖3 不同插值結果
除了Resize插值方式應該保持一致之外，Resize的次數最好也能保持統一，如果在模型訓練階段，我們將原始圖像素材從1000*800縮放到400*400，然后輸入網絡進行訓練，那么我們在模型推理階段，同樣應該將原始圖像以相同的插值方式一次性縮放到400*400，然后輸入網絡進行推理。之所以強調一次性縮放，因為有些算法應用框架在做圖像預處理時隱藏了圖像縮放的細節，有可能不止一次縮放操作，比如先將原圖縮放到800*800，然后再進行二次縮放，最終變成400*400，雖然兩次用到的插值方式都跟模型訓練階段保持一致，但是由於進行了兩次操作，還是會影響最終推理效果。
圖4 縮放次數不一致
最后總結一下圖像縮放方式對模型效果的影響：在模型訓練和模型推理階段，應保持相同的圖像預處理方式，這樣才能充分發揮模型的推理效果。原因很簡單，模型訓練的過程就是尋找數據集規律的過程，如果訓練用到的和實際推理的數據規律不一樣，必然會影響模型效果。當然，本文雖然討論圖像縮放的不同方式對模型效果有影響，但是由於深度學習是一個基於大量數據統計的過程，在有大量數據擬合的情況下，這種影響可能相對來講並不大，如果你非常在意（或者實際觀察發現影響非常大），那么本文講到的問題可能對你有幫助。