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计算感知损失VGG特征的正确方法
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在计算VGG Perceptual loss时，虽然我还没有见过，但我觉得将GT图像的VGG特征的计算包装在torch.no_grad()中是很好的。所以基本上我觉得下面这些都是可以的， with torch.no_grad():
nw_op_vgg_featuresnw_op_vgg
浏览 184提问于2021-10-12得票数 3
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最近，我想尝试一个新的损失函数，而不是现有的预训练模型中的损失函数，例如vgg-16，它通常使用softmax损失层。更重要的是，我想使用一个新的特征提取器层，而不是池化层或最大层。我知道在matconvnet、simpleNN和DagNN中分别有两个CNN包装器，因为我使用的是vgg-16，这是一个具有线性构建块序列的线性模型。那么，在simpleNN包装器中，如何详细地创建自定
浏览 1提问于2017-04-06得票数 1
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本文采用基于生成对抗性网络的照片真实感单图像超分辨率等人的方法，利用\phi_{i,j}从VGG19网络中提取的特征映射计算出图像之间的距离(用于损失函数)，
其中，\phi_{i,j}被定义为“i-最大池层之前的j-第卷积(激活后)获得的特征映射”。请详细说明一下如何计算这个特征图，可能是为了VGG54本文中提到的<
浏览 0提问于2018-11-20得票数 3
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我正在使用从预先训练的VGG16和VGG19模型中提取的特征。这些特征是从上述网络的第二全连接层(FC2)中提取的。 得到的特征矩阵(维度为(8000,4096))具有范围为0,45的值。因此，当我在基于梯度的优化算法中使用这个特征矩阵时，损失函数、梯度、范数等的值都很高。 为了消除如此高的值，我对这个
浏览 23提问于2020-08-21得票数 0
我试图为视频输入的模型训练实现VGG感知损失。我实现了知觉损失，就像问题中的建议一样输入大小为(bathsize, frame_num, row, col, channel)。我想得到中间帧的知觉损失，也就是frame_num/2。因此，我实现了以下lossModel：
lossModel = VGG19(weights='imagenet')
浏览 1提问于2017-12-19得票数 2
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CNN与CTC损失
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我想使用预先训练的CNN模型(ResNet50，VGG等)提取特征，并使用CTC损失函数来使用这些特征。 我想把它构建为一个文本识别模型。 有谁知道我该如何做到这一点吗？
浏览 19提问于2020-04-13得票数 0
请深入学习的专家。
嘿，我最近正在使用python中的tensorflow训练图像来进行音调映射。为了获得更好的结果，我专注于使用贾斯汀·约翰逊( Johnson )从中引入的知觉损失。在我的实现中，我使用了损失的所有三个部分:从vgg16中提取的特征损失；从传输图像和地面真实图像中提取的L2像素级损失；以及总变化损失。我把它们
浏览 1提问于2018-07-25得票数 1
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我想计算我指定的损失的第一个和第二个导数(Hessian的对角线部分)，关于vgg16 conv4_3层内核的每个特征映射，这是一个3x3x512x512维矩阵。根据的说法，我知道如何计算衍生品，如果它被尊重到低等级的话，然而，当它转到更高的级别时，我就彻底迷失了。kernel)
In :
浏览 2提问于2016-10-18得票数 0
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Keras中的自定义损失函数
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我正在研究一种图像类增量分类器方法，使用CNN作为特征提取器，并使用完全连接的块进行分类。当一些类可用时，我必须计算包括新类的样例在内的样例的每一个输出。现在将零添加到旧类的输出，并在新类输出上添加对应于每个新类的标签，我有了新标签
浏览 2提问于2017-05-06得票数 53
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假设我有一个PyTorch，库达浮子张量，形状为[b,c,h,w]，它接受浮点张量范围允许的任意值。我想把它正常化在0,1。我使用的是PyTorch 1.3.1。
具体来说，我无法使用min获得所需的torch.min()。max也是如此。我将用它来给预先训练过的VGG来计算知觉损失(在上述正常化之后，我还将把它们带到ImageNet、mean和std)。由于某些原因，我无法在
浏览 4提问于2020-05-24得票数 1
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我是深度学习的新手，我第一次看到了这一点。以MAE为损失函数，MSE为度量函数。这样做的目的是什么?有什么收获？
浏览 11提问于2020-12-03得票数 0
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它被训练用于提取特征，即用一个称为嵌入的固定长度向量来表示图像。训练后，对于每幅图像，我们以第二最后一层的输出作为特征向量。然后，我们可以根据特征和某些距离函数(例如，欧几里德距离)进行验证(以判断两幅图像是否属于同一人)。三重态损失是一个损失函数，它基本上表示，同一人的特征向量之间的距离应该很小，不同的人之间的距离应该很大。
我的问题是，有没有办法混合不同的嵌入
浏览 3提问于2017-12-26得票数 2
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我试图使用VGG16网来训练一个模型来进行图像分类，并且希望用这段代码将没有密集层的权重传递到我的图像集中。model1 = applications.VGG16(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(img_width,img_height,这将是我的密集层的输入。我的问题是，当我试图预测图像时，输入图像的大小是(224,224,3)。那么，如何将输入图像的
浏览 1提问于2018-07-12得票数 1
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我试图在Keras中使用预先训练过的VGG16来实现知觉丢失，但也有一些问题。网络应该减少图像中的工件--但我认为这对这个问题没有那么重要。我不想用MSE作为损失函数，而是要实现知觉损失。我想做什么(我希望我已经正确地理解了知觉丢失的概念)：
我想在我的lossModel (带有固定参数的预训练VGG16 )之后添加一个mainModel。进一步地，我使用例如MSE比较在lossModel的特定层(
浏览 12提问于2017-12-06得票数 6
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我试图构建一个有两个输入和两个输出的模型。模型的结构如下所示。我想构建一个由两部分组成的客户损失函数：'d_flat‘和't_flat’之间的差异，以及'perdict‘层的分类交叉损失。=(36,36,3))
vgg_base=tf.keras.applications.VGG19(include_top=False,#weights='imagenet',input_shape=
浏览 0提问于2020-09-21得票数 2
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有没有人能解释一下内容丢失功能？
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让我们先谈谈内容损失，因为如果我能理解这一点，我也会理解风格损失。所以我有内容图像和混合图像(从带有一些噪声的一些分布开始)，以及VGG16模型。之后，我还应该将混合图像的网络馈送到与之前相同的层，并查看该层对于混合图像输入的输出(特征图)是什么。 然后，我应该计算这两个输出的损失函数，因为我希望混合图像具有与内容图像相似的特征映射。示例代码可以是：http://
浏览 11提问于2019-04-08得票数 1
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我的任务是对一些图像进行聚类，我决定使用VGG模型来提取特征，然后使用K-方法对这些特征进行聚类。但我的问题是:当我使用VGG作为特征提取器时，我应该确保VGG模型以前是否接受过这类图像的训练，否则，VGG模型就不能推广到所有类型的图像，对吗？我正在寻找一种通用的方法来聚类图像，而不考虑数据集的类型。如果你知道任何有效的
浏览 0提问于2021-08-05得票数 0
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因为我们知道卷积层的计算成本很高，所以我想计算一次卷积层的输出，并使用它们来训练我的Resnet的完全连接层，以加快过程。在VGG模型的情况下，我们可以如下计算第一卷积部分的输出 x = model_vgg.features(inputs) 但是，如何从Resnet中提取特征呢？ 提前感谢
浏览 14提问于2020-04-11得票数 0
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有没有一种方法可以将特征作为输入传递给keras模型，仅供自定义损失函数访问，而不会影响模型作为输入特征？我只需要该功能来计算损失，而不是通过网络中的隐藏层进行前馈。(基本上，我想要的是将特征作为输入输入，并按原样提取它作为输出，以及要在损失函数中访问的y_pred )。一个有效的例子将非常感谢。
浏览 11提问于2020-12-09得票数 0
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我用VGG-16计算了文本特征和图像特征。文本特征范围从-1.58到1.58，而图像特征范围在0到521之间。我想连接文本和图像特征，并使用它们来计算余弦相似性。然而，正如您可能已经注意到的，规模上的差异意味着图像特征将完全支配文本特征。我的想法是使用类似sklearn的MinMaxScaler之类的方法，并将
浏览 0提问于2023-02-23得票数 0
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