min_scale 和 max_scale 在 Tensorflow 对象检测的模型配置中 API
min_scale and max_scale in the model config of Tensorflow Object Detection API
在Tensorflow object detection API里面有用于训练的模型配置文件，这个配置文件有min_scale和max_scale检测对象，默认分别设置为0.2和0.95，
我对这些参数有一些疑问：
- 这些参数是用来检测物体大小的？
- 如果我们设置网络的输入尺寸=300x300 和min_scale=0.2，那么网络无法检测尺寸小于300x0.2 = 60 像素的物体？
- 据你所知，ssd_mobilenet_v2_coco在检测小物体时存在问题，如果我们设置min_scale = 0.05并使用相同模型在小物体上训练网络，是是否可以检测大小为 300x0.05 = 15 像素的小物体？
These params are for detecting the size of objects?
好吧，是的，也不是。这些参数在 ssd_anchor_generator 定义中，它本身就是一个 anchor_generator。系统的那部分负责为进一步的框预测提供一些锚框。
If we set the input size of network=300x300 and min_scale=0.2, then the network is not able to detect the objects that have size smaller than 300x0.2 = 60 pixels?
没有。可检测对象的大小不仅与 min_scale（仅影响 anchor 生成）有关，还受例如网络训练数据、网络深度等的影响
As far as you know, the ssd_mobilenet_v2_coco has the problem for detecting the small objects, If we set the min_scale = 0.05 and train the network on small objects with the same model, Is it possible to detect small objects with size 300x0.05 = 15 pixels?
也许吧？这完全取决于您的数据。修改 min_scale 参数可能会有所帮助（实际上 select 这些参数的另一个范围可能有意义），但有必要对您的数据进行试验。
在Tensorflow object detection API里面有用于训练的模型配置文件，这个配置文件有min_scale和max_scale检测对象，默认分别设置为0.2和0.95，
我对这些参数有一些疑问：
- 这些参数是用来检测物体大小的？
- 如果我们设置网络的输入尺寸=300x300 和min_scale=0.2，那么网络无法检测尺寸小于300x0.2 = 60 像素的物体？
- 据你所知，ssd_mobilenet_v2_coco在检测小物体时存在问题，如果我们设置min_scale = 0.05并使用相同模型在小物体上训练网络，是是否可以检测大小为 300x0.05 = 15 像素的小物体？
These params are for detecting the size of objects?
好吧，是的，也不是。这些参数在 ssd_anchor_generator 定义中，它本身就是一个 anchor_generator。系统的那部分负责为进一步的框预测提供一些锚框。
If we set the input size of network=300x300 and min_scale=0.2, then the network is not able to detect the objects that have size smaller than 300x0.2 = 60 pixels?
没有。可检测对象的大小不仅与 min_scale（仅影响 anchor 生成）有关，还受例如网络训练数据、网络深度等的影响
As far as you know, the ssd_mobilenet_v2_coco has the problem for detecting the small objects, If we set the min_scale = 0.05 and train the network on small objects with the same model, Is it possible to detect small objects with size 300x0.05 = 15 pixels?
也许吧？这完全取决于您的数据。修改 min_scale 参数可能会有所帮助（实际上 select 这些参数的另一个范围可能有意义），但有必要对您的数据进行试验。