我已经在kaggle中阅读了2种有关多标签图像分类的顶级解决方案。在我阅读的两个比赛中，均进行了随机裁剪。在我看来，这似乎是一个错误的举动，因为我们可能会在标签和裁剪后的图像之间出现不匹配的情况。这是两个链接：
1。human-protein-atlas-image-classification
2。iMet Collection 2019 - FGVC6
如果裁剪的原因是所用模型体系结构的输入尺寸图像约束，那么调整图像大小而不是裁剪图像是否更好？
mingdaoke 回答：在多标签图像分类的背景下将随机裁剪作为数据增强技术是否可行？
我还没有访问过链接，但是随机裁剪对您有所帮助，只要您可以保留类的存在，甚至只是实际对象的一小部分即可。