想实现的是 CAD 智能识图功能，我想的第一步是，在图纸上标注出说明/尺寸标注/表格等图元，通过深度学习，达到识别图元区域并输出，后续再对输出的区域做 OCR 识别。
现在我手头有 1000 张左右的 CAD 扫描图纸，分辨率极高，尺寸大约是 12000×8000 像素。我尝试着标注了几十张，将其 resize 到 640×640 像素，图纸直接马赛克了，看不清任何信息...学习的效果也非常非常差。
我有几个问题请教，希望能给我一个大概的思路
1.该怎样对图片做预处理以在不丢失过多特征的前提下缩减像素？如果直接简单粗暴将每张图裁剪为等大的几份，会有一些图元被分割，这样影响学习效果吗？是否有开源项目可以裁剪出有内容的几小块，将空白舍弃？
2.如果学习时将图片裁剪了，那么识别时是否也应该先裁剪再分别输入？这样会丢失掉被分成两段的图元信息吗？
3.是否有现成的轮子可参考？
问的问题非常小白，各位大佬不吝赐教，感谢！！
标注完的 CAD 图纸大概长这样
https://imgur.com/a/HYDdEQz
