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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。
