尺寸（27900）必须匹配形状 1,224,224,3 的产品

Question

我正在将包含裁剪面孔的 BlazeFace 张量传递到我的自定义模型以执行分类任务。 问题是维度与使用迁移学习和 MobileNetV2 训练的自定义模型的输入不匹配。我意识到当裁剪后的面小于我的自定义模型的形状时，我正在尝试调整它们的大小。我该怎么做才能使裁剪后的面孔适合模型？

Model input shape : [1,224,224,3]
Cropped face : [1,117,68,3]

        const crop = tf.image.cropAndResize(
          tensorReshaped,
          boxes,
          [0],
          [height, width]
        );
        // Resize cropped faces to [1,224,224,3]
        console.log(crop.shape);
        const prediction = model.predict(crop.reshape([1, 224, 224, 3]));

        if (!prediction || prediction.length === 0) {
          console.log("No prediction available");
          return;
        }
        // Make predictions.
        const preds = prediction.dataSync();
        console.log(preds);

Answer 1

我需要调整裁剪图像的大小而不是重塑它们

const alignCorners = false;
        // Resize the cropped images to be [1,224,224,3]
        const imageResize = tf.image.resizeBilinear(
          crop,
          [224, 224],
          alignCorners
        );