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我正在研究用于 CNN 的模糊卷积滤波器。我已经准备好了函数 - 它接受 2D 输入矩阵和 2D 核/权重矩阵。该函数输出卷积特征或激活图。
现在,我想使用 Keras 构建 CNN 的其余部分,这些 CNN 也将具有标准的 2D 卷积滤波器。
有什么方法可以将我的自定义过滤器插入到 Keras 模型中,使内核矩阵由 Keras 后端的内置库更新?或者,是否有任何库可用于在每次迭代时更新内核?
最佳答案
假设我们要应用 3x3
自定义过滤器 到 6x6
图片 .
必要进口
import keras.backend as K
import numpy as np
from keras import Input, layers
from keras.models import Model
# custom filter
def my_filter(shape, dtype=None):
f = np.array([
[[[1]], [[0]], [[-1]]],
[[[1]], [[0]], [[-1]]],
[[[1]], [[0]], [[-1]]]
])
assert f.shape == shape
return K.variable(f, dtype='float32')
1
channel 图像。所以维度将是
6x6x1
。这里,像素值是随机整数。通常像素值应该是
0 to 255
或
0.0 to 1.0
。)
input_mat = np.array([
[ [4], [9], [2], [5], [8], [3] ],
[ [3], [6], [2], [4], [0], [3] ],
[ [2], [4], [5], [4], [5], [2] ],
[ [5], [6], [5], [4], [7], [8] ],
[ [5], [7], [7], [9], [2], [1] ],
[ [5], [8], [5], [3], [8], [4] ]
])
# we need to give the batch size.
# here we will just add a dimension at the beginning which makes batch size=1
input_mat = input_mat.reshape((1, 6, 6, 1))
def build_model():
input_tensor = Input(shape=(6,6,1))
x = layers.Conv2D(filters=1,
kernel_size = 3,
kernel_initializer=my_filter,
strides=2,
padding='valid') (input_tensor)
model = Model(inputs=input_tensor, outputs=x)
return model
model = build_model()
out = model.predict(input_mat)
print(out)
[[[[ 0.]
[-4.]]
[[-5.]
[ 3.]]]]
关于python - 如何在基于 Keras 的 CNN 中包含自定义过滤器?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51930312/
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