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machine-learning - 如何使用 mobilenet 作为高分辨率图像的特征提取器?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 07:20:39 25 4
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我如何使用 mobilenet 模型作为分辨率高于 224x224 的图像的特征提取器?
我想我需要在加载后更改某个图层以增加输入大小?我目前的代码是这样的:

const featureExtractor = await tf.loadGraphModel('http://localhost:3000/mobilenet_v3_large_100_224/model.json');
我知道我可以将图像重新采样到 224x224,但我担心重要信息会丢失。

最佳答案

MobileNet v2 从技术上讲是从一个带有 32 个过滤器的全卷积层开始的。所以,是的,您可以使用更大的图像训练模型,但是您需要从头开始。似乎可用的特征提取模型大多是在 224x224 的数据集上训练的。
如果您认为这会删除重要信息,那么您可能是对的!但是,在我放弃之前,我肯定会试一试。我对 28x28 数据集的熟练程度感到惊讶,这实际上是更多的数据。
您可以将深度乘数调整为 1.4并从您的图像中获得更多的特征。如果您担心质量,请这样做。也许你甚至可以使用像 Inception 这样更大的模型?这些图像是 299x299。
无论如何,这取决于您需要重新训练多少时间和精力。

关于machine-learning - 如何使用 mobilenet 作为高分辨率图像的特征提取器?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/68523007/

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