我有一个问题，正确的答案对我来说至关重要。我正在做重要的项目，
我有两个项目，一个是classification，另一个是OCR，假设我们想用深度学习方法解决这些问题。
相应地，您的经验是，在训练和推理模式下不保持纵横比的情况下调整输入图像的大小是否可以达到良好的效果，或者通过保持纵横比添加零填充？
如果答案是调整大小，那么在OCR问题中，是否不因为字符的偏斜而保持宽高比？
假设原始图像具有aspect-ratio = 5，并且我的模型的输入大小为aspect ratio = 2，为了保持宽高比，在训练和推理阶段，我必须在原始图像的大部分上添加零填充。这种方法导致CNN不得不学习图像的黑色部分不相关？
顺便说一句，根据您的经验，您更喜欢哪种方法来达到最佳效果。