对同一ResNet的多个图像输入导致不匹配的输入
是指在使用ResNet模型进行图像识别或分类任务时，输入的多个图像之间存在不匹配的情况。这种不匹配可能是由于图像的尺寸、颜色空间、图像质量等方面的差异引起的。
为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：
- 图像预处理：对输入的图像进行预处理，使其具有相同的尺寸、颜色空间和图像质量。可以使用图像处理库（如OpenCV）来实现图像的缩放、裁剪、色彩空间转换等操作，以确保输入的图像具有一致的特征。
- 数据增强：通过对图像进行随机的变换和扩充，增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。数据增强的方法包括旋转、平移、缩放、翻转、加噪声等操作，可以通过图像处理库或深度学习框架中的数据增强模块来实现。
- 特征对齐：在进行图像分类任务时，可以使用特征对齐的方法，将不同尺寸的图像通过对齐操作变换为相同尺寸的图像。特征对齐可以通过图像配准、特征点匹配等技术来实现，以确保输入的图像具有一致的特征表示。
- 多尺度输入：对于不同尺寸的图像输入，可以采用多尺度输入的方式进行处理。可以将图像分别缩放到不同的尺寸，并将它们作为多个通道的输入输入到ResNet模型中，以获得更全面的特征表示。
在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的图像处理服务（Image Processing）来实现图像预处理和数据增强的功能。此外，腾讯云还提供了强大的深度学习平台（AI Lab）和云原生计算服务（Cloud Native Computing），可以支持ResNet模型的训练和部署。具体产品和服务的介绍和链接如下：
- 图像处理服务（Image Processing）：提供了图像处理、图像增强、图像识别等功能，可以用于图像预处理和数据增强。详情请参考：腾讯云图像处理
- AI Lab：腾讯云的深度学习平台，提供了丰富的深度学习工具和资源，支持模型训练、调优和部署。详情请参考：腾讯云AI Lab
- 云原生计算服务（Cloud Native Computing）：提供了云原生应用的开发、部署和管理能力，可以支持ResNet模型的部署和运行。详情请参考：腾讯云云原生计算
通过以上方法和腾讯云的相关产品和服务，可以解决对同一ResNet的多个图像输入导致不匹配的输入的问题，并提高图像识别或分类任务的准确性和效果。
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我得到了一个2D医学图像的数据集。我被要求从ImageNet数据集上预先训练的神经网络的隐藏层中提取图像描述符。
考虑使用两个网络: imageNet精度为X的ResNet-50网络和imageNet精度为Y (X < Y)的VGG-16网络。我想知道，对于任何图像，来自ResNet-50的最后一个隐藏层的描述符是否与VGG-16的最后一个隐藏层的描述符相同。
我来自NLP背景，不要犹豫地向我解释，就像我5岁时:p
浏览 0提问于2020-10-15得票数 -1
我打算使用像faster_rcnn_resnet101_pets这样的预先训练的模型在Tensorflow环境中进行对象检测，如所描述的那样。
我已经为培训和测试集收集了几张图片。所有这些图像大小不一。我要把它们调整到普通尺寸吗？
faster_rcnn_resnet101_pets使用输入大小为224x224x3的resnet。
这是否意味着我必须调整我的所有图像的大小，然后发送给他们进行培训？或者是由TF自动处理。
python train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/f
浏览 1提问于2019-05-23得票数 3
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5回答
我正在尝试在tensorflow中训练SVHN (街景门牌号)数据集用于对象检测(对数字执行一些基本的OCR )。到目前为止，我已经成功地遵循了对象检测-tensorflow指南中的宠物训练示例。当我基于样本faster_rcnn_resnet101.config训练网络时，经过几十个步骤后，我得到：
INFO:tensorflow:Error reported to Coordinator:
<class 'tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError'>,
Reduction
浏览 6提问于2017-07-09得票数 4
1回答
微调尺寸误差
、、、
我试图使用Resnet50来解决图像分类问题。然而，它显示了错误，我无法修复它。
RuntimeError: inconsistent tensor size, expected tensor [120 x 2048] and src [1000 x 2048] to have the same number of elements, but got 245760 and 2048000 elements respectively at /Users/soumith/code/builder/wheel/pytorch-src/torch/lib/TH/generic/THTensorCopy
浏览 0提问于2017-11-15得票数 0
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我刚开始深入学习，我正在尝试训练一个ResNet50模型来分类3种不同的手术工具。问题是，我读到的每一篇文章都告诉我，我需要使用224张X 224图像来训练ResNet，但是我拥有的图像大小是512×288。
所以我的问题是：
可以使用512×288图像来训练ResNet而不剪切图像吗？我不想裁剪图像，因为这些工具在图像中的位置相当随机，我认为剪切图像也会切断部分工具。
用于训练和测试集图像，是否需要在要分类的对象周围绘制矩形？
，如果一个图像中有多个不同的对象，可以吗？我使用的数据集通常有多个工具出现在一个图像中，我想知道我是否必须只使用一次只能出现一个工具的图像。
，如果我要将图像裁剪成一
浏览 2提问于2021-06-16得票数 0
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如果预先训练过的模型(如Resnet101 )是在ImageNet数据集上训练的，那么我会更改其中的一些层。我还能在不同的ABC数据集上使用预先训练的模型吗？
让我们说这是ResNet34模型
它在ImageNet上进行预训练，并保存为ResNet.pt文件。
如果我改变了其中的一些层，让我们说我通过在conv4_x中引入一些层(检查图像)来使它更深一些。
model = Resnet34() #I have changes some layers inside this ResNet34()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=
浏览 3提问于2021-10-04得票数 0
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如何调试RNN？
、、、、
我已经为一个光学应用设置了一个ResNet50网络。对于两个输入图像，网络给出了65个值的估计(回归)，它工作得很好。然而，这两个输入图像属于一个时间序列，并且该时间序列的图像将在10-15倍的范围内存在一定程度的相关性，因此我预计额外的RNN可以改善估计。我尝试设置图中所示的网络，使用通过单独训练和“TimeDistributed”ResNet50s找到的大多数冻结的ResNet50参数值。然而，RNN训练并不能提供有用的准确性。
我现在已经花了2-3周的时间尝试调试我的代码(特别是生成器)，但我没有发现任何编码错误。在沮丧中，我试图建立我能想到的最简单的RNN :一个具有一个或两个线性激
浏览 9提问于2019-10-27得票数 2
我尝试过很少的动物园模型faster_rcnn_resnet50_coco，，但没有达到预期的产量。
我正在考虑下面的选项Mask ，但我不知道该使用哪个选项，也不确定我的图片贴上了正确的标签给下面的输出。
我的标签更侧重于在图像的各个部分检测疾病，而不是将整个图像归类为疾病。
mask_rcnn_resnet50_atrous_coco
mask_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco
mask_rcnn_inception_v2_coco
mask_rcnn_resnet101_atrous_coco
浏览 4提问于2020-04-05得票数 1
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我正在尝试在Keras中进行迁移学习。我设置了一个ResNet50网络，用一些额外的层设置为不可训练：
# Image input
model = Sequential()
model.add(ResNet50(include_top=False, pooling='avg')) # output is 2048
model.add(Dropout(0.05))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.15))
model.add(Dense(512, activation=
浏览 1提问于2019-04-06得票数 1
在TesnorFlow-Slim中的ResNet V2文档中有一些不明确之处，我无法完全解决。
在中，他们建议使用299x299输入映像：
^ ResNet V2模型使用盗梦空间预处理，输入图像大小为299 (使用eval_image_classifier.py时使用预处理_名称起始--eval_V2_ size 299 )。
但是，在注释中，它们使用的是224x224的图像：
# inputs has shape [batch, 224, 224, 3]
with slim.arg_scope(resnet_v2.resnet_arg_scope()):
ne
浏览 3提问于2017-05-11得票数 2
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我在看所有的列表。假设640x640是图像的大小，我想知道如果输入图像大于模型大小会发生什么。
例如，如果我们使用：
SSD ResNet50 V1 FPN 640x640 (RetinaNet50)
如果640x640是图像大小，作为输入的图像大小为1915x1080，它会影响目标检测的质量吗？如果是，我们应该使用SSD ResNet50 V1 FPN 1024x1024 (RetinaNet50)以获得更高的性能吗？
如果我的假设是错误的，那么640x640意味着什么？
浏览 2提问于2021-03-04得票数 0
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我正在学习用于图像分类的tensorflow/keras，我觉得我缺少这个理论的一个关键部分。
我目前正在处理的任务是使用预先训练的模型(在本例中是Resnet50)对一个小数据集进行分类，并且训练时间有限。
数据集是1600,150 x 150的水果彩色照片，这些照片属于12类。我正在使用一个生成器来处理这些图像：
datagen = ImageDataGenerator(
validation_split=0.25,
rescale=1/255,
horizontal_flip=True,
vertical_flip=Tru
浏览 0提问于2021-06-24得票数 2
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我正在使用迁移学习完成一个分类任务。我正在使用ResNet50和来自ImageNet的权重。
My_model = (ResNet50( include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=None,
input_shape=(img_height, img_width, 3),pooling=None))
我没有在0-255之间重新分配我的输入图像，但是我的结果相当好(acc: 93.25%)。所以我的问题是，我是否需要在0-255之间重放图像？你认为我的结果是错误的，没有重新标度在0-255之间吗？
谢谢。
浏览 6提问于2021-08-16得票数 0
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获取5幅最相似的图像
、、、、
我想比较哪5个是最相似的图像输入图像。要做到这一点，我想使用SIFT ()并比较各自的描述符。因此，我使用vl_ubcmatch (doc )方法来计算图像之间的相似性度量。
这是代码：
path_dir = './img/';
imgs = dir(path_dir);
imgs = imgs(3 : end);
numImgs = size(imgs);
numImgs = numImgs(1);
path1 = './img/car01.jpg';
Ia = imread(path1);
Ia = single(rgb2gray(Ia));
[fa, d
浏览 1提问于2017-05-20得票数 1
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我正在构建一个图像分类器，并试图使用keras计算数据集的特征，但是数组维度的格式不正确。我得到了
ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (324398, 1)
我的代码是：
import glob
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
def extract_resnet(X):
# X : images numpy array
resnet_model
浏览 0提问于2018-05-10得票数 2
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我正在尝试使用预先训练好的网络，例如tf.keras.applications.ResNet50，但我有两个问题：
我只想获得网络末端的顶级嵌入层，因为我不想做任何图像分类。因此，我认为没有必要使用类数。
tf.keras.applications.ResNet50接受默认参数'classes=1000'
- Is there a way how I can omit this parameter?
我的输入图片不是224*224*3，而是128*128*1像素
- What is the best way to fix my input data shape?
我的目
浏览 54提问于2018-06-01得票数 0
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据我所知，输入元组从卷积块进入。因此，如果我们想改变input_tuple形状，修改卷积是有意义的。为什么我们需要include_top=False和删除完全连接的层在最后？
另一方面，如果我们有不同数量的类，Keras可以选择使用no_of_classes更改softmax层
我知道我是那个遗漏了什么的人。请帮帮我
示例:用于Inception Resnet V2
input_shape:可选的形状元组，只能在include_top为False时指定(否则输入形状必须为(299,299，3) (带有“channels_last”数据格式)或(3,299,299) (带有“channels_
浏览 1提问于2018-04-27得票数 2
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我想在tensorflow的cifar10上为resnet找到一个培训脚本。我已经在估计器和苗条中检查了代码。但两者都不适合我的项目。
我需要以下几点：
一个很好的训练脚本，可以达到93%的准确率。我发现在cifar10上的resnet在估计器上的训练脚本是好的。关键是学习速度。但是估计API是固定的。
我需要修改模型架构，替换模型中的一些操作。
控制输入数据，以便我可以用其他数据集(如SVHN )替换cifar10。
在训练结束后，我需要分析训练和测试集中每个输入图像的输出逻辑。
在我的电脑上测试一个新脚本需要几天时间。我不想从头开始写剧本。对我来说太贵了。有人能帮我
浏览 1提问于2019-02-06得票数 0
1回答
我正在尝试在OpenCV中使用yahoo nsfw模型。这是我尝试过的。我刚刚从存储库中复制了deploy.prototxt和resnet_50_1by2_nsfw.caffemodel。 import cv2 as cv
cvNet = cv.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt','resnet_50_1by2_nsfw.caffemodel')
image_path = 'adult.jpg'
image = cv.imread(image_path)
blob = cv.dnn.blobFromIm
浏览 32提问于2019-06-12得票数 1
我想使用Keras Resnet50模型使用OpenCV来读取和调整输入图像的大小。我正在使用来自Keras的相同的预处理代码(对于OpenCV，我需要转换为RGB，因为这是preprocess_input()所期望的格式)。使用OpenCV和Keras图像加载，我得到的预测略有不同。我不明白为什么预测不一样。
这是我的代码：
import numpy as np
import json
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import i
浏览 2提问于2020-09-30得票数 8
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我刚开始深入学习，我的第一个作业是完成一个基于卷积神经网络的树叶分类系统。我用github上的代码构建了一个resnet-34模型来做it.However，我的老师告诉我，他的数据集中的基本训练单元是图像对。我应该使用2幅图像(在不同光照条件下的同一片叶子的照片)作为输入，将两幅3通道图像合并成一幅6通道图像，但我不知道如何输入2幅图像并将它们组合成6 channels.How，我能这样做吗?有什么功能吗?我应该修改resnet网络的结构吗？
这是我的数据集，你可以看到每两张图片都是同一片叶子。
浏览 2提问于2022-04-13得票数 1
我正在尝试做一个模型，使用ResNet50将图像分类为6个类别，我想在使用它们训练ResNet50模型之前降低图像的维度。为此，我开始使用keras中的模型创建一个ResNet50模型： ResNet = ResNet50(
include_top= None, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=([64, 109, 3]),
pooling=None, classes=6) 然后我创建了一个序列模型，其中包括ResNet50，但在使用ResNet50之前添加了一些用于分类的最后一层和降维的第
浏览 51提问于2020-12-02得票数 0
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6回答
Keras替换输入层
、、、
我拥有的代码(我无法更改)使用带有my_input_tensor的Resnet作为input_tensor。
model1 = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_tensor=my_input_tensor, weights='imagenet')
通过研究，ResNet50函数使用my_input_tensor创建了一个新的keras输入层，然后创建模型的其余部分。这就是我想用我自己的模型复制的行为。我从h5文件加载我的模型。
model2 = keras.models.load_model('my_model.h5
浏览 0提问于2018-03-29得票数 31
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我有一个图像分类应用程序，有6个类，图像大小为128x64x3。采用ResNet 20模型进行训练，误差率约为2%。然而，在同一组图像上，评价结果超过20%。该评估使用NugetCNTK.CPUOnly/2.0和onEvaluateAnColorImage函数。问题如下：
ResNet在CPUOnly模式下进行评估吗？该模型采用带GPU的列车。
ResNet需要平均文件吗？我看到一些模型和一般的文件，而有些没有。
有什么特殊的原因会导致不同的培训和评估结果？
谢谢你，泰瑞
浏览 2提问于2017-05-16得票数 1
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2回答
我正在使用ResNet进行神经网络分类，并希望对预训练网络和非预训练网络进行比较。但是，我确实想使用偏置项，这不是Pytorch的ResNet模块中的默认设置。
有没有办法包括一个预先训练过的模型，并在此基础上使用偏见术语？
作为我当前代码的一个非常简短的片段，我从这里重新定义了ResNet体系结构-- 和设置偏差= True
net = resnet18(pretrained=True)
net.fc = nn.Linear(512, num_classes)
现在最明显的错误是
错误(S)：为ResNet加载state_dict:缺少state_dict中的键：“卷积1”、“Layer1.
浏览 2提问于2022-06-22得票数 0
我正在编写一个web应用程序，它将为用户提供输入图像的机会，选择一个深度学习模型，然后单击Get a预测按钮将图像分类为“检测到的人”或“没有检测到的人”(这是一个二项式的分类问题)。
我有这个错误。
下面是我使用Streamlit的代码，这给出了错误。
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
from PIL import Image
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
st.title(&#
浏览 4提问于2022-08-14得票数 0
1回答
我们正在做关于多模式检索的论文。它基本上是在搜索不同的模式(多媒体例子:文本、视频、图像.)其他方式。即使用文本查询搜索图像数据库。
对于任何形式，我们首先需要将其映射到一个具有固定数量的特征的空间，而这些特征必须以某种方式表示数据。
对于图像，我们评价的论文采用SIFT特征提取，使用诺瓦德来评价不同的方法，它已经以SIFT格式存在，所以我们评价的大多数论文都使用这些现有的数据集。
我们试图通过使用Inception或Resnet来改进这种特征提取机制，并在softmax之前将层作为我们的特性。然而，他们的表现要比筛差得多。我们使用tensorflow和keras来提取特征。
那么，你知道re
浏览 0提问于2017-07-02得票数 1
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我用4通道图像(RGBY)标记了dataset。我想使用预先训练的分类模型(使用pytorch和ResNet50作为模型)。所有的pytorch模型的3个渠道，尽管。那么，问题是：如何使用3通道预训练模型来处理4通道数据？我下一种方式是加载模型：
import torchvision.models as models
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
浏览 1提问于2021-06-03得票数 0
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1回答
我试图在更快的范围内实现Inception_resnet_v2，而不是使用ResNet50。但是，当我试图运行代码时，我得到了这个TypeError：
这是inception_resnet_v2输入部分的代码：(只有第一行和最后几行) N.B:如果我只运行InceptionResNetV2.py，那么我可以很好地看到模型输出。
def InceptionResNetV2(inputs):
img_input= inputs
#img_input = Input(shape=inputs)
#img_input = Input(shape=(600,600,3))
#img_input = I
浏览 13提问于2022-02-20得票数 1
我想离线训练keras预训练的resnet50模型，但是我无法加载模型。
当我设置weights='imagenet'时，它可以工作。它自动下载imagenet权重文件。
from keras.applications.resnet import ResNet50
base_model = ResNet50(include_top=False, weights='resnet', input_shape=(w,h,3),pooling='avg')
但是，当我手动下载相同的权重文件并设置weights=resnet_weights_path时，它
浏览 4提问于2020-02-07得票数 3
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我试图转移学习ResNet50的图像分类CIFAR-10数据集.
在最初的论文和ResNet50文档中都提到了keras.io上的ResNet应该有一个最小的输入形状为32x32。但我不能取得任何好的结果。
在这里，我创建并编译了顺序模型：
model = Sequential()
model.add(ResNet50(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(32,32,3)))
model.add(Flatten())
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense
浏览 0提问于2022-04-11得票数 1
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我试图用EMNIST数据训练一个resnet50模型，它是一个包含300 k字母和数字图像的数据集。Resnet50需要三维图像作为输入，而不是灰度，所以我尝试将所有灰度图像转换为RGB，但它并不像我想要的那样工作。当我使用pyplot.imshow查看它们时，RGB图像与灰度图像是非常奇怪的，因为这些命令实际上只是复制粘贴相同的三维灰度矩阵。
我尝试过的3条命令如下：
> resizedImageRGB = cv2.cvtColor(resizedImage,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
> resizedImageRGB = np.repeat(resizedImag
浏览 0提问于2019-06-20得票数 0
对于CNN训练，输入图像通道的确切顺序可能因库而异，甚至因模型而异。对于Caffe，输入图像通常是BGR顺序，而在Tensorflow中，顺序可以是任意的。
那么，有没有人知道Tensorflow超薄库的ResNet_V2预训练模型是按照什么顺序(BGR或RGB)训练的？它在文档中写道：
我检查了这个链接中的脚本：，它说图像是用RGB编码的。但是我仍然不确定ResNet_V2是按什么顺序训练的？
有没有人对这个问题有类似的困惑？感谢您的反馈！
浏览 2提问于2018-02-14得票数 2
1回答
我试图用我的自定义数据修改Resnet50，如下所示：
X = [[1.85, 0.460,... -0.606] ... [0.229, 0.543,... 1.342]]
y = [2, 4, 0, ... 4, 2, 2]
X是一个长度为2000的特征向量，用于784幅图像。Y是一个大小为784的数组，包含标签的二进制表示形式。
以下是代码：
def __classifyRenet(self, X, y):
image_input = Input(shape=(2000,1))
num_classes = 5
model = ResNet50(weights=&
浏览 1提问于2018-03-09得票数 2
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我正在尝试将运行resnet50获得的resnet50加载到顶层模型中。我在resnet上运行predict_generator并将结果bottleneck_features保存到npy文件中。由于以下错误，我无法适应我创建的模型：
Traceback (most recent call last):
File "Labeled_Image_Recognition.py", line 119, in <module>
callbacks=[checkpointer])
File "/home/dillon/anaconda3/envs
浏览 0提问于2018-04-28得票数 2
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我对Tensorflow没有多少经验。我正在尝试使用经过预先训练的ResNet152模型来获得最后一层的激活作为输出。用于输入的图像存储在我的硬盘上。所以我需要加载图像，对它们进行预处理，然后从经过预先训练的模型中得到输出。我找到了使用图像URL的例子，但是当我尝试使用图像路径时，我无法让它工作。这就是我到目前为止所拥有的(目前只有一幅)：
with tf.Graph().as_default():
filename_queue = tf.train.string_input_producer(['./testimg/A_008.jpg'])
reader =
浏览 0提问于2018-10-27得票数 1
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我正在做一个项目，它将接收多个图像(目前假设为2)，并将它们结合起来生成一个更好的图像。得到的图像将是这些输入图像的组合。作为一项要求，我希望通过使用OpenCV来实现这一点。我读过关于图像拼接的文章，在这个过程中看到了一些图像示例，现在我搞不懂图像重叠是否等于图像拼接，或者OpenCV中的Stitcher类可以做图像重叠吗？对于如何通过OpenCV实现上面的项目问题，稍微清楚一点。
浏览 4提问于2017-07-01得票数 0
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我有一个包含11000张图像的数据集，用于语义分割。大约8.8k属于“第一组”，其余的属于“第二组”。
我正在尝试模拟如果我们无法访问“组1”图像，而不是从它们训练的网络，会发生什么情况。
所以我只在组1上训练了ResNet50。然后使用该网络作为仅用于训练组2的起点。
结果基本上比不使用组2图像进行训练(每类平均准确率为3%)略好，但比我刚刚开始使用imagenet权重的效果要好不到1%。我测试了冻结的resnet50块和一系列的学习率。
组1和组2属于相同的问题域，但略有不同。它们是在不同的区域拍摄的(实际上，整个集合覆盖了一系列区域，但组1和组2在这方面是不相交的)和不同的相机/分辨率。
浏览 0提问于2019-08-27得票数 0
我有一个包含8个类的2513张图像的数据集，我想在它上微调ResNet50。这是我的密码：
import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import Den
浏览 4提问于2021-05-03得票数 0
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我在站点中有一个相关的线程()
我遇到的问题是，“贪婪”的lex将如何进行模式匹配，例如，我有我的lex文件：
$ cat b.l
%{
#include<stdio.h>
%}
%%
"12" {printf("head\n");}
"34" {printf("tail\n");}
.* {printf("content\n");}
%%
我想说的是，当遇到"12"，打印“头”；当遇到"34"，打印“尾巴”，否则打印“内容”的最长匹配，不包含"12“或"
浏览 1提问于2016-09-21得票数 0
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我有一个使用灰度图像的分类任务，我想利用预先训练过的网络。
有大量的资源展示了如何为我们的自定义任务(通常是较少的数据) 细调大型神经网络(如resnet、alexnet等)。然而，我无意中发现了一个问题，那就是我想要使用Resnet学习的数据特性，而不是RGB (3通道)。事实上，我使用的是灰度图像。我考虑在resnet之前使用一个“嵌入器”作为第一层，它可以将我的height x width x 1映像转换成类似于224 x 224 x 3的resnet输入。
我想知道是否有作品将它作为一种工作方法来呈现(我无法找到合适的术语来搜索它)。如果是这样的话，是否存在这样做的通用代码？
clas
浏览 0提问于2022-07-21得票数 1
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澄清一个更快的R火炬视觉实现
、、、、
我正在挖掘更快的facing实现的torchvision，我面临着一些我不太明白的事情。也就是说，假设我想创建一个速度更快的R模型，而不是对COCO进行预培训，并在ImageNet上进行预培训，然后得到主干网，然后我做以下操作：
plain_backbone = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=False, pretrained_backbone=True).backbone.body
这与和所表示的主干网的设置是一致的。然而，当我通过模型传递一个图像时，如果我直接设置一个resnet50，结果与我将得到的结果不一致。即：
# Regular resnet
浏览 1提问于2020-12-15得票数 2
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假设我们有一个神经网络，它有两个输入。第一个输入是对象的位置和大小，第二个是对象的图像。位置和大小通过MLP将4维输入映射到512维向量，图像通过ResNet34给出描述对象外观的512维向量。在得到它们之后，将位置向量和外观向量相加，得到一个奇异向量。然后向量通过网络的其余部分。 在训练网络之后，我得到了一个很差的准确率。我分析了网络中发生的事情，我意识到位置向量不同于外观向量，并且外观分支在计算中具有更多的权重。 我希望我的外观和位置特征具有相同的影响。我该如何实现这一点呢？
浏览 15提问于2020-12-15得票数 1
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张量流或角的特征可视化很容易，可以在这里找到。或
如何在火把里做这件事？
我使用PyTorch和预先训练的resnet18模型。我只需要输入图像并为特定的层(例如Layer2.0.卷积2)获得激活。在预训练模型中指定了Layer2.0卷积2。
简单地说，如何将一个代码链接到PyTorch？如何获取resnet18 PyTorch中的特定层以及如何获得输入图像的激活。我在tensorflow中尝试过这个，它成功了，但没有PyTorch。
浏览 2提问于2019-11-24得票数 3
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我使用下面的正则表达式来检查URL是否有效
var re = /^(http[s]?:\/\/(www\.)?|ftp:\/\/(www\.)?|www\.){1}([0-9A-Za-z-\.@:%_+~#=]+)+((\.[a-zA-Z]{2,3})+)(/(.)*)?(\?(.)*)?/;
var is_valid = re.test(input_url);
它适用于小的输入，但随着较大的输入开始无休止地运行。考虑以下64个字符的输入
re.test("http://xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx&
浏览 2提问于2015-10-07得票数 0
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DRF正则搜索
、、
我需要按一定的顺序搜索和返回我的产品，并且有一个处理搜索的正则表达式，问题是，我不知道如何将它应用到DRF search_filters中的搜索字段中。
下面是我想使用"^(?P<name>\w+ ?,?)"的正则表达式--任何以输入的文本开头并可能以空格或逗号结尾的名称。如果可能的话，我也想应用一个令牌排序，所以“大米”、“大米”和“大米”在“蓖麻”之前返回。
我试图像那样使用正则表达式( regex )，但我得到的只是一个类似于search_fields = ['^(?P<name>\w+ ?,?)']的错误。
DRF声明，要使用re
浏览 0提问于2018-07-05得票数 2
我正在尝试运行这段代码
import os
import tensorflow as tf
from datasets import imagenet
from nets import inception_resnet_v2
from preprocessing import inception_preprocessing
checkpoints_dir = 'model'
slim = tf.contrib.slim
batch_size = 3
image_size = 299
with tf.Graph().as_default():
with slim.arg
浏览 1提问于2016-09-28得票数 0
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请帮助我获得正则表达式行^((?![<>=^@#]).)*$，它检查输入字段中的非普通符号，没关系，但我需要为这一行再添加一个条件，我的行需要有vs.s。
举个例子，当我们有这样的体育游戏的名字，比如爱国者对老虎
如何完成我的^((?![<>=^@#]).)*$条件并添加签入规则和行规则(输入字段必须有和行)？
如果条件也检查左右两边的空格，那就太酷了，因为例如Patriotsvs.Tigers不是很好，也需要显示错误。
浏览 1提问于2016-01-18得票数 0
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如果我的输入数据被标准化为-0.5，请帮助我理解为什么我的模型会被覆盖。0.5而在其他情况下并不过分适合。
我正在解决一个回归ML问题，试图检测图像上的4个关键点的位置。为此，我导入了经过预先培训的ResNet 50，并将其顶层替换为以下体系结构：
在NormalizationAnother NormalizationLast完全连接(密集)层与256个节点，然后是LeakyRelu激活和批处理完全连接层之后，再加上LeakyRelu和批处理完全连接层(8个节点)，给出了4个关键点的8个坐标(4xs和4ys)。
由于我坚持使用Keras框架，所以我使用ImageDataGenerator来生成
浏览 3提问于2019-10-24得票数 2
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我对使用CNN进行图像识别非常陌生，目前正在使用Keras (VGG和ResNet)中提供的几种标准(预训练)架构来完成图像分类任务。我想知道如何将输入通道的数量推广到3个以上(而不是标准的RGB)。例如，我有一张通过5个不同(光学)滤镜拍摄的图像，我正在考虑将这5张图像传递给网络。
因此，从概念上讲，我需要传递一个input (Height，Width，need )= (28，28，5)，其中28x28是图像大小，5是通道数。
有什么简单的方法可以用ResNet或VGG来做吗？
浏览 12提问于2018-08-28得票数 7
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