在ssd_mobilenet_v1_coco.config中，image_resizer默认大小为300x300或512x512。最新状态的结果仅适用于选项。
但是调整到更小的尺寸会导致信息丢失，SSD移动网络可以尝试使用720x720尺寸吗？
配置文件：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/samples/configs/ssd_mobilenet_v1_coco.config
这取决于您询问的是训练还是推理。
如果您的目标是使用预先训练的模型检测对象，则不建议更改调整大小参数，因为模型经过调整以最佳地工作。
但是，如果您希望训练模型，那么是的，您可以修改它们。但是，请注意，非边际更改这些值还需要根据要检测的对象大小稍微更改体系结构和/或定位点配置。例如，如果您使用的是更大的输入分辨率，我建议您添加 SSD 层(这是原始配置，具有 6 个特征图，步幅为 8、16、32、64、128 和 256(并更改锚点比例(这是原始的，具有 6 层和线性比例在图像输入大小的 0.2-0.95 范围内(。