问图像类型和图像转换对深度学习CNN模型的影响

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我在任何地方都没见过这方面的讨论，所以有一个有趣的想法。

我认为答案将是，这并不重要。我认为你应该坚持一种格式(不重要的，但不要混为一谈)。一旦将图像读入内存以处理和训练模型，它们将只是数组中的数字，而不管它们是从什么格式加载的。

也许数字会略有不同，但我们通常会将输入标准化为范围0，1，所以这并不重要。

如果您的文件格式以某种方式更改图像，使图像的某些特性不同(如色调)，那么结果可能会略有不同，但对象的内容和空间定位相对于它们本身来说仍然是一样的。

编辑：

我应该提到，“图像类型”之间的转换只不过是使用不同的压缩算法来存储数据。因此，当拍摄照片时，相机软件将原始传感器数据压缩为目标格式(jpg，png，.)这种形式会有特色的艺术品。也许我们不认识它们，但它们确实存在，而且有研究试图扭转这种压缩算法造成的信息损失。这里只有随机例子。