CNN에서 모델에 들어가는 이미지의 크기는 항상 일정해야 한다. 이미지의 크기가 작으면 요구하는 크기에 맞게 키워야 한다. 그 때 사용하는 방법이 사방을 0으로 둘러싸는 방법(zero-padding)과 비율에 맞게 키우는 방법이 있다. 이미지를 비율에 맞게 크게 하는 것은 어떤 방법에 따라서 임의의 값을 생성한다는 것이고 이를 보간법(interpolation)이라고 한다.
이 논문에서는 zero-padding과 interpolation 사이에 성능의 차이는 없다고 말하고 있다. 다만, zero-padding 된 부위가 계산 속도를 빠르게 해줄 수 있어서 더 좋지 않겠냐고 제시한다. 아직 이와 관련된 다른 이야기들은 찾기 못했다. 이와 같은 문제가 별로 상관이 없거나 아니면 작은 크기에 맞는 모델을 학습했다는 뜻이 아닐까 생각된다. 논문으로 쓸 만큼의 가치가 없는 것이 가장 적당한 이유가 아닐까 싶다.
Journal of Big Data. 2019;6(1):98.