La invariancia de tamaño es la capacidad de un sistema de reconocimiento o clasificación de imágenes para identificar un objeto pese a cambios en su escala o tamaño de imagen. Es valiosa para una percepción visual robusta, aunque los sistemas prácticos siguen teniendo límites cuando los objetos se vuelven demasiado pequeños o distorsionados.
In an image classification problem, an algorithm's ability to successfully classify images even when the size of the image changes. For example, the algorithm can still identify a cat whether it consumes 2M pixels or 200K pixels. Note that even the best image classification algorithms still have practical limits on size invariance. For example, an algorithm (or human) is unlikely to correctly classify a cat image consuming only 20 pixels. See also translational invariance and rotational invariance. See the Clustering course for more information.