一言でいうと

画像を扱うAIモデルへ渡す、画像の縦横サイズ。

より具体的には

物体検出では、元画像をモデルが受け取れる幅と高さへ拡大・縮小してから推論する。たとえば320×320と640×640では、640側の入力画素数は320側の4倍になる。

入力解像度を大きくすると小さな対象の情報を残しやすい一方、計算量、メモリ使用量、処理時間が増える可能性がある。実際の影響はモデルと実行環境によって異なるため、同じ評価データと条件で測定する必要がある。

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