基础分辨率概念

~ 分辨率：单位面积像素点数，常用宽 X 高（像素px)表述；PPI：每英寸像素数，用于屏幕/打印
~图像分类：标清（SD）、高清（HD）、全高清（FHD）、2K、4K、8K

通用标准分辨率（行业通用）

实际使用的图片尺寸大小格式

特征点识别的分割下来的图片尺寸大小为：2121；4242两种。

视频/屏幕类分辨率（视觉算法主流输入）

移动端/图像采集常用尺寸

1.方形图：224×224、256×256、384×384、512×512（深度学习分类 / 检测常用）
2.竖屏手机：720×1280、1080×1920
3.证件/办公：413×295（一寸照）、626×413（二寸照）

深度学习视觉算法标准输入尺寸（高频）

这里使用ai查询了一些常用的模型训练/推理固定尺寸，适用大多数的CV算法：
1.分类网络
~AlexNet：227×227
~VGG/ResNet/MobileNet/EfficientNet：224×224（最通用）
~EfficientNet-L：384×384、448×448、512×512
2.目标检测
~YOLOv3/v4/v5/v7：416×416、640×640（主流），也支持 832×832
~SSD：300×300、512×512
~Faster R-CNN：不固定，常用 600×1000、800×1333
3.分割 / 关键点
~语义分割：512×512、1024×1024
~人体关键点：256×192、384×288