使用Custom Vision时高宽比图像顶部无法预测的原因咨询

以下是导致该问题的核心原因：

• 图像预处理的隐性裁剪逻辑：Custom Vision在预测阶段会对输入图像做标准化预处理，当图像高宽比≥1:8时，内部缩放算法为了适配模型训练时的常规比例输入，可能会对极端细长的图像进行隐性裁剪，优先保留中间区域，进而忽略了顶部10-15%的区域。尽管你的图像像素高度和文件大小都符合官方限制，但针对极端比例的图像，预处理环节存在未明确标注的区域适配规则。

• 训练数据比例分布失衡：如果训练集中缺乏足够多高宽比≥1:8的细长样本，模型在学习阶段没有建立对这类图像边缘区域物体的识别能力。模型更擅长识别训练数据中占比高的常规比例图像，对超出训练分布的极端比例图像边缘物体，容易出现漏检。

• 特征图分辨率不足导致的漏检：即使原始图像中物体清晰，经过缩放适配模型输入尺寸后，顶部区域的物体在特征图中被压缩到过小的像素规模，低于模型预设的最小检测物体阈值，无法被模型有效识别。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bigmike