基于CONVLSTM2D的vgg16模型

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keras、conv-neural-network、lstm

使用VGG16模型从每帧中提取特征。我也有兴趣在空间域中提取特征。我从keras文档中了解到CONVLSTM2D可以做到这一点。但在使用CONVLSTM2D时，我不确定如何使用vgg16的功能。Input(shape=(frames, columns, channels)) cnn_base = VGG16

浏览 47提问于2018-12-19得票数 0

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如何重塑ConvLSTM2D的输入，使其不过火？

python、keras、conv-neural-network、lstm、machine-learning-model

和train_y的数据输入形状最初如下所示：11253行以30个变量作为输入，一个变量作为目标变量.Then，我对此进行了重新构造，以适应ConvLSTM2Dn_steps, 1, n_length, n_features)ConvLSTM2D体系结构如下所示：model.add(ConvLSTM2D</

浏览 4提问于2020-05-24得票数 0

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适合ConvLSTM的时间序列数据

python、tensorflow、keras

我用了4057个样本的股票数据，把它做成了28个时间步骤，有25个特性。trainX.reshape(4057,1, 28,25,1)试着适应这一模式： ConvLSTM2D3),input_shape=(1, 28, 25, 1),padding='same', return_sequences=True), ConvLSTM2D</

浏览 11提问于2022-08-02得票数 1

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将Keras模型转换为层API格式模型以与tensorflow.js一起使用时出现问题

tensorflow、keras、tensorflow.js、tensorflowjs-converter

我在将Keras模型转换为层API格式的模型以便与tensorflowjs一起使用时遇到了问题。weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 convertedModels/ 我得到一个错误"KeyError:无法打开属性(无法定位属性'keras版本‘)“ 以下是错误日志的图像

浏览 42提问于2019-03-21得票数 0

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从keras可视化自定义模型中的中间层

python、tensorflow、keras、visualization

我目前正在运行来自官方Keras存储库的ConvLSTM模型。理解模型的最困难的部分之一是难以想象在过程的每个阶段发生了什么。官方代码可以在上找到。看看序列模型，批量规范和卷积LSTM层的多次出现并不是明显的选择，并且很难理解它们的实际作用。seq = Sequential()

浏览 1提问于2018-10-17得票数 0

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ValueError:您正在尝试将包含16个层的权重文件加载到一个0层的模型中

python、neural-network、keras

我遇到了一些答案，这些回答说，当我们在.keras/models/目录中声明时，就会自动下载经过预先训练的模型权重文件。vgg=VGG16(weights='imagenet')我设法从目录中找到文件并将其复制到我的工作目录中。当我尝试加载模型时，脚本会返回错误。我的源代码如下model.add(Concatenate([image_model, language_model])) model.add(LST

浏览 0提问于2018-08-11得票数 3

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如何将两个序列的图像应用于模型的输入？

python、machine-learning、keras

我需要给模型输入两个这样的序列。我想出了如何输入一个序列：seq.add(ConvLSTM2D(filters=40, kernel_size=(3, 3),),seq.add(BatchNormalization()) padding='same'

浏览 2提问于2019-10-28得票数 0

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基于角图分离误差的VGG16预训练U网模型

python、tensorflow、keras、deep-learning、vgg-net

我正在尝试用VGG16编码器构建一个U型网络模型.这是模型代码。from keras.applications.vgg16 import VGG16 base_pretrained_model = VGG16(input_shape = shape, include_topValueError:图断开:无法获得张量张量(“input_1:0”，shape=(None，512,512，3)，dtype=float32)在"input_1“层的值。没有问题地访问了以下前几个层：[

浏览 5提问于2019-11-28得票数 0

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如何更改加载模型的可训练层

python、keras、conv-neural-network

我建立并训练了一个基于vgg16网络的网络。在最初的网络中，我冻结了vgg16的所有层，只训练了最后4个层，这是我在vgg16末尾添加的。现在，我想通过改变可训练层来加载和重新训练这个模型，以使用我自己的权重，而不是ImageNet权重。最初，我试图通过使用以下代码更改vgg16的可训练层和模型权重来构建相同的模型。# Load

浏览 1提问于2019-01-05得票数 0

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如何将ConvLSTM2D与VGG16结合使用

keras、lstm、video-processing、vgg-net

我试图使用下面的代码与convlstm2D和VGG16一起使用：include_top=False)encoded_frames = TimeDistribute

浏览 1提问于2020-03-06得票数 0

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不同vgg16对象的差异

keras、vgg-net

我正在研究vgg16模型，并看到了以下内容：和如何在不加载权重的情况下导入vgg16？

浏览 1提问于2018-12-20得票数 0

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Keras模型不按顺序构造层。

deep-learning、keras、tensorflow

每次我打印模型摘要时，它首先打印出凸集，然后在结束时进行批规范化。这是model.summary的输出| conv_lstm2d (ConvLSTM2D416256 || conv_lstm2d_1 (ConvLSTM2D295168 | |

浏览 0提问于2022-11-19得票数 2

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模型没有'shape‘属性- VGG16模型

python、google-colaboratory、pattern-recognition、conv-neural-network

我正在尝试使用VGG16模型对RAVDESS video_song数据集进行分类。为了做到这一点，我每秒从每个视频中提取3帧。现在，我正在尝试训练一个模型，以便根据给定的输入来预测情绪。我正在使用train_test_split将我的数据拆分成随机的训练和测试子集：y_train = preprocess_input(p_y_train.values) y_tes

浏览 21提问于2020-05-17得票数 0

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ConvLSTM2D模型中多变量时间序列数据的重构

python、tensorflow、keras、conv-neural-network、lstm

我正在使用具有形状(1000, 5, 7)的数据。为了满足(1000, 5, 7, 1)的需求，我将其改造为ConvLSTM2D。在使用这种方法训练模型时，我得到了错误：错误信息是清楚的。然而，我不知道如

浏览 10提问于2022-06-30得票数 2

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在Keras中，如何获得与模型中包含的" model“对象关联的层名？

keras、keras-layer、convolutional-neural-network

我在初始的基础上使用VGG16网络构建了一个顺序模型，例如：conv_base = VGG16(weights='imagenet)model.add(layers.Dense(3, activation='sigmoid')) 我的模型看起来是这样的

浏览 3提问于2018-05-11得票数 41

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无法使用4 VGG16微调Keras模型

tensorflow、keras、keras-layer

我用4个VGG16 (不包括顶部)构建一个模型，然后将4个VGG16的4个输出连接起来形成一个密集层，紧接着是softmax层，所以我的模型有4个输入(4个图像)和1个输出(4个类)。我首先通过训练密集层并冻结VGG16中的层来进行迁移学习，这很好用。value_max: 0.000000 layout: BatchDepthYX} to cudnn tensor descriptor: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM 然后，我遵循中<e

浏览 2提问于2018-02-21得票数 1

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在实现train_function()时发生了错误“函数调用堆栈:convLSTM2D”

python、tensorflow、keras、conv-neural-network、lstm

在ConvLSTM2D的实现中发生错误。from keras.layers import Input, Dense, Reshape ,ConvLSTM2D--------------------- inputL = Input(shape=

浏览 0提问于2021-08-03得票数 1

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在灰度imagenet上训练的VGG16

conv-neural-network、grayscale、imagenet、pre-trained-model

我发现在(颜色) imagenet数据库(作为.npy)上预先训练过的VGG16网络。是否有针对灰度版本的imagenet数据库进行过预训练的VGG16网络？(在灰色的1通道输入上使用conv1.1层的3通道滤波器的常用‘技巧’对我来说是不够的。我正在观察网络性能的增量改进，所以我需要看到当预训练模型‘看’灰度输入时，迁移学习是如何表现的。谢谢!

浏览 1提问于2018-02-06得票数 6

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如何在Keras python中先使用ConvLSTM2D，再使用Conv2D

python、keras、lstm、keras-layer

我尝试在Keras中使用以下模型，在该模型中，ConvLSTM2D输出之后是Conv2D，以生成类似分割的输出。输入和输出都应该是(2*WINDOW_H+1, 2*WINDOW_W+1)大小的时间序列model.add(ConvLSTM2D(3, kernel_size这会产生以下错误(在添加Conv2D时)： Input 0 is incompatible with layer conv2d_1: expected ndim=4, found

浏览 5提问于2018-06-21得票数 0

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无法将VGG16层转换为顺序

python、tensorflow、keras、deep-learning、vgg-net

我正在尝试用VGG16预训练模型进行图像分类.同样，我做了以下工作：该模型的类型如下：结果是：然后，我将顺序模型定义为：然后，我试图通过以下方式将

浏览 1提问于2018-11-15得票数 0

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