带文字图像方向分类图片分辨率改变问题

[tianwenzhe]

使用text_image_orientation_pretrained.pdparams预训练权重训练带文字图片方向分类

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/develop/docs/zh_CN/training/single_label_classification/finetune.md#faq
介绍了分辨率从224提高到320的方法。
问1：为什么有些参数从224修改为320，resize_short从256修改为366？
问2：如果想提高更大分辨率，resize_short如何计算呢？
问3：提高更大分辨率后，text_image_orientation_pretrained.pdparams预训练权重还可以使用吗？

[TingquanGao]

1. 预处理逻辑是先做等比例resize，再做crop，所以resize后的短边尺寸要大于crop的尺寸，比如ImageNet数据集训练惯用256、224的尺寸（比例为224/256=0.875），所以一般也会在此基础上调整分辨率，如等比例放大到320、366；而训练使用的RandCropImage只需指定crop后的尺寸（如224或是320），RandCropImage会默认使用0.875的比例计算resize的尺寸（对应得到256或366），评估或推理时即需要指定256配合224，或是366配合320；
2. 如果需要更大的分辨率，只需保证resize_short的尺寸大于等于crop的尺寸即可，并无严格计算规则；
3. 在更改分辨率后fine-tune训练时可以使用该预训练权重；