这是lintCode上面的一个挑战题 原题链接

1、题目介绍

• 本题是一个图像识别中的二分类问题
• 建议先把不同尺寸的图片想办法转换成同样格式的输入，例如把图片变成一样的分辨率，可以采用一些图片尺寸放缩的方法，例如：双线性插值或临近取样插值等
• 统一输入后可以采用卷积神经网络，至于卷积神经网络的细节架构可以参考一些经典的模型，比如LeNet或VGGNet等
• 最后使用该CNN（卷积神经网络）进行预测

2、先修技能

• 掌握初步的图像处理能力，如转化灰度图像，彩色图像的表示。
• 掌握卷积神经网络及相关的技巧，如SoftMax、ReLu等， 或者SVM等较强的分类器。

3、实现步骤

3.1 训练数据集的处理

1. 用双线性插值算法将不同尺寸的图像处理成统一尺寸大小的图片
2. 制作图片以及对应的label
3. 设计卷积神经网络进行分类