我试图在PyTorch中使用一个流行的预训练的VGG模型来进行图像分类，但在大多数程序中，我注意到图像的大小被调整为256，并将其裁剪为224用于图像的预处理。
浏览 20提问于2020-03-05得票数 2
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我正在Pytorch上测试预训练的inception v3模型。我给它提供了256x256的图像大小，并将它的大小调整到了299x299。在这两种情况下，图像都被正确分类。谁能解释一下为什么PyTorch预训练模型可以接受不是299x299的图像？
浏览 16提问于2019-08-09得票数 4
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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？
浏览 1提问于2021-06-03得票数 0
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我是pyTorch的新手，我正在尝试创建一个分类器，其中我有大约10种图像文件夹数据集，为此，我使用了预训练模型( MobileNet_v2 )，但问题是我无法更改它的FC层。
浏览 1提问于2019-07-31得票数 5
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目前，我正在处理一个数据集，其中我有两种图像：“锐化版本”的图像和“模糊版本”的相同图像，其中模糊是人工添加的。我的目标是训练一个模型，该模型接受模糊版本的图像，并尝试尽可能多地对图像进行去模糊处理，以便“去模糊图像”更接近于锐化版本。在文献中，UNet架构似乎是一个效果良好的模型。此外，我还可以通过Pytorch ()使用预先
浏览 33提问于2021-06-02得票数 0
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猪检测方法
、、、
我是计算机视觉和机器学习的新手，我搜索了很多，但没有找到完全的答案。2)HOG.detectMultiScale()第二:我读到HOG.setSvmDetector()只用于检测一个对象，因为支持向量机是一个二进制分类，我想知道我们是否可以训练多类支持向量机(一个对全部)，对于每一个类别的支持向量机，我们应用一个新的HOG.setSvmDetector()实例？举个例子，如果我构造了2个S
浏览 0提问于2018-04-27得票数 0
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我需要使用使用名为coco的数据集训练的图像分类。我在网上搜索了一下，但只找到了物体探测器。
有人知道tensorflow 2的预训练模型图像分类吗？
浏览 4提问于2020-12-08得票数 0
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如何根据问题的类型、医学、生物等，甚至基于图像，为特定的图像处理问题选择最佳的预训练模型(迁移学习)；颜色不同但形状不同的对象，甚至在形状上没有区别的对象，以及任何类似的情况？
浏览 9提问于2022-08-16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<em
浏览 2提问于2019-11-24得票数 3
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我使用的ResNet18预训练模型，将用于一个简单的二值图像分类任务。但是，包括PyTorch本身在内的所有教程都使用nn.Linear(num_of_features, classes)作为最终的完全连接层。我不明白的是，该模块的激活函数在哪里？
浏览 7提问于2021-02-16得票数 1
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从图像中，我必须检测并提取Printing registration symbol。它是一个可以在尺寸和比例上改变的符号，但始终具有相同的结构:一个十字和一个或多个同心圆。在检测到该符号之后，必须将其保存为矢量图像。 我见过很多用于文本检测的OCR，但对符号却一无所知。
浏览 35提问于2021-01-22得票数 0
我试图用张量流进行图像分类。现在我正在收集和标注训练数据，但这是相当乏味，缓慢和痛苦的。目前，用我的手收集的训练数据，我的模型大约有57%的时间在一张图片中预测正确的课程，因为他们有6个不同的类别，这显然比随机猜测做得更好。无论如何，我想知道我的分类器在57%的时间里是否正确；用这个分类器来标
浏览 4提问于2017-05-15得票数 0
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我正在尝试将权重从一个预先训练的模型逐层复制到另一个结构完全相似的模型中。原始模型在二值图像分类问题上的准确率为94%，但目标模型无法预测，导致整个测试集仅预测一个类别。例如，我使用这段代码手动将权重从预训练模型的词干复制到目标的词干： modelmix.stem[0].weight = modelSep.stem[0].weight
浏览 283提问于2020-06-23得票数 0
我正在使用PyTorch进行图像分类。经过最多的训练后，我想保存经过训练的模型。我不明白这是什么意思这行代码由PyTorch网站()提供。
浏览 4提问于2018-09-22得票数 3
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我对机器学习的整个领域都是新手，但我之前确实有过一些AWS识别的经验。在Rekognition中，您可以自定义图像中的不同部分，而不仅仅是整个图像。我希望在Tensorflow中做一些类似的事情，但尽管浏览了他们的文档并进行了搜索，但我还是找不到任何东西。 这在Tensorflow中是不可行的，还是我错过了什么？如果我在单独建模的图像上训练一个模型，它是否可以选择
浏览 24提问于2020-06-26得票数 0
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我在Pytorch中使用了经过预训练的图像分类项目，我的目的是将最初为1000到4个的类数进行更改。但是，当我尝试添加一个model._fc层时，我继续看到"EfficientNet‘object没有属性’分类器“这个错误。下面是我的代码(Config.NUM_CLASSES = 4)：
elif Config.MODEL_NAME == 'efficientnet-b3
浏览 7提问于2021-06-19得票数 1
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在有监督学习的图像分类中，我们给训练图像加上了它的标签。是否有可能为每个图像提供一系列按相关性排列的标签，而不仅仅是一个标签？
我正在使用PyTorch进行这种监督培训。现在，在每个标签下，我都有自己的培训图像。有谁能帮我说一下如何在PyTorch中实施分级的多标签图像培训？
浏览 2提问于2020-04-11得票数 0
我正在使用Pytorch进行图像分类。我正在寻找在ImageNet以外的数据集上预先训练的CNN模型，我找到了一个指向".ckpt“文件的链接。我还找到了使用Tenserflow加载此文件的教程，但没有使用pytorch。如何从".ckpt“文件中使用Pytorch加载预先训练好的模型？
浏览 295提问于2019-11-25得票数 1
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我对训练一系列图像和对象检测模型很感兴趣，我想知道何时使用像VGG16这样的网络的预训练权重的一般规则是什么。例如，很明显，微调预先训练好的VGG16 imagenet模型权重对您正在寻找子集ie很有帮助。猫和狗。然而，对于我来说，如果你正在训练一个有300个类的图像分类器，其中只有一些是预训练模型中<
浏览 36提问于2017-08-06得票数 1
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