PyTorch - 调整图像大小的原因是什么以及如何确定最佳尺寸？
PyTorch - what is the reason to resize my image and how do I decide the best size?
我有一些感染疟疾的血细胞图像（每个图像有多个血细胞），详细信息为：
num_features = 929
num_features_train = 743
num_features_test = 186
depth = 24
channels = 3
width = 1600
height = 1200
在之前的图像分类中，我对感染疟疾的血细胞图像数据集（每个图像单个血细胞）进行了图像分类，图像细节为 width = 100, height = 101, depth = 24。所以调整到 50x50 似乎不是问题。
显然，我需要调整它的大小，但不知道如何选择最佳尺寸来调整这么大的图像。我在网上搜索时找不到任何与此相关的内容。任何 advise/experience 都会有所帮助，我们将不胜感激。谢谢！！
p.s。我已经知道如果我不调整这么大的东西，我会得到一个内存错误。是的，可能。 :)
MemoryError：无法为形状为 (929, 1600, 1600, 3) 且数据类型为 uint8
的数组分配 6.64 GiB
p.p.s。调整为 100x100 后仍然出现内存错误
尺寸调整为 50x50 没问题
所以，我想我的问题是，缩小尺寸不会降低分辨率吗？那么，如果分辨率大幅降低，卷积层过滤器如何进行适当的过滤？
缩小尺寸会降低分辨率，但仍然可以保留原始图像的所有重要特征。更小的图像 = 更少的特征 = 更快的训练，更少的过度捕捞。然而，过大的尺寸下降可能会导致图像失去兴趣点。例如，在调整大小后，肿瘤可能会被周围的像素平滑并消失。
总体：如果图像在调整大小后保持兴趣点，应该没问题。
我有一些感染疟疾的血细胞图像（每个图像有多个血细胞），详细信息为：
num_features = 929
num_features_train = 743
num_features_test = 186
depth = 24
channels = 3
width = 1600
height = 1200
在之前的图像分类中，我对感染疟疾的血细胞图像数据集（每个图像单个血细胞）进行了图像分类，图像细节为 width = 100, height = 101, depth = 24。所以调整到 50x50 似乎不是问题。
显然，我需要调整它的大小，但不知道如何选择最佳尺寸来调整这么大的图像。我在网上搜索时找不到任何与此相关的内容。任何 advise/experience 都会有所帮助，我们将不胜感激。谢谢！！
p.s。我已经知道如果我不调整这么大的东西，我会得到一个内存错误。是的，可能。 :) MemoryError：无法为形状为 (929, 1600, 1600, 3) 且数据类型为 uint8
的数组分配 6.64 GiBp.p.s。调整为 100x100 后仍然出现内存错误 尺寸调整为 50x50 没问题
所以，我想我的问题是，缩小尺寸不会降低分辨率吗？那么，如果分辨率大幅降低，卷积层过滤器如何进行适当的过滤？
缩小尺寸会降低分辨率，但仍然可以保留原始图像的所有重要特征。更小的图像 = 更少的特征 = 更快的训练，更少的过度捕捞。然而，过大的尺寸下降可能会导致图像失去兴趣点。例如，在调整大小后，肿瘤可能会被周围的像素平滑并消失。
总体：如果图像在调整大小后保持兴趣点，应该没问题。