《表2 Kaggle数据集中设置不同分辨率的实验结果》

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《基于导师-学生网络的驾驶行为识别方法》

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在数据增强的基础上，本文探究分辨率对结果的影响。根据表2的结果，发现通过输入较高分辨率的图像来训练模型，能获得较高的准确率。这是因为低分辨率图像损失了一些信息，而高分辨率图像有更多信息可供模型学习，因此，使用不同分辨率的图像进行训练会导致模型性能上有差别。通过统计模型参数量和每秒浮点运算次数，可以发现网络模型加深的过程伴随着参数量和运算量的增加，而分辨率的增加会大幅度提升运算量，因而依靠增大输入图像的分辨率去提高网络性能的方法是以增加计算量为代价的。