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目标检测比如 yolov5，训练输入图像大小默认是 640*640，这个是不是越大训练的效果越好 ？

这个肯定不是的。而且，如果仅调整输入图像的分辨率，不改变网络结构的话，检测准确率反而会下降的。首先，增大输入图像分辨率确实有助于提高检测准确率。众所周知，尺度变化是目标检测重点处理的问题，而小目标的检测又一直是重点和难点。这是因为，特征图分辨率的降低易导致小目标丢失，而且，不管是Anchor还是point，难以准确命中小目标（对于Anchor-based方法，命中指的是Anchor与gt的IOU较大；对于Anchor-free方法，命中指的是特征图上的特征点距gt的中心距离较近），导致小目标检测效果不理想。那么，提升输入图像分辨率会提高小目标的尺寸，缓解了上述所说小目标检测的困难，有助于提高小目标的检测准确率。但是，这也会带来另一个问题，就是会让本来尺寸很大的前景物体变得更大，尺度问题会更突出，对于大目标的检测精度可能会降低。

其次，当输入图像分辨率增大到一定程度后，继续增大分辨率反而会降低检测准确率。网络结构不变，就说明网络的感受野是一定的。输入图像的分辨率提高了，感受野在图像中的占比会下降。这会导致网络提取的局部信息无法有效预测所有尺度的前景物体，从而造成检测准确率下降。

最后，输入图像分辨率、网络的宽度和深度是影响网络性能的关键，三个因素需要综合考虑。对于更大的输入分辨率，使用更深的网络，使网络的神经元具有更大的感受野，能够在更大的图像中提取相似的特征。同时，应增加网络的宽度，提取更多细粒度特征，增加特征的辨识度。