我有以下代码,它在Keras中使用经过预先训练的ResNet50模型和imagenet DataSet:
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
model = ResNet50(weights='imagenet')
print(model)
fine.
我正在使用凯拉斯的预训练模型在两张图像中进行特征提取,但是它们给出了相同的结果(array_equal =真)。我尝试过其他模型,如VGG16和Resnet50,但结果都是一样的。是我写错了代码,还是预先训练好的模型的局限性?我能做些什么来提取不同的特征?谢谢! import cv2
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input
model = InceptionV3(weights='image
我正在尝试使用来自Tensorflow的Keras使用Glorot重新初始化层的权重。最接近的方法是: import numpy as np
import tensorflow as tf
for layer in base_model.layers:
layer_new_weights = []
for layer_weights in layer.get_weights():
initializer = tf.compat.v1.keras.initializers.glorot_normal
weights = initializer(np.shape(laye
我正在尝试使用带tensorflow后端的keras自定义resnet50。然而,在训练之后,我的val_loss一直在增加。尝试不同的学习率和批量大小并不能解决问题。
使用不同的预处理方法也不能解决问题,比如重新缩放或在ImageDataGenerator中对resnet50使用preprocess_input函数。
这是我正在使用的代码
导入和预处理数据:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, dec
我正在使用ubuntu和python3和keras,而不是tensorflow,我试图使用迁移学习从预先训练好的keras模型中创建一个模型,如所解释的那样:
我正在使用下面的代码
import numpy as np
from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet
from keras import Model
a = np.random.rand(1, 224, 224, 3) + 0.001
a = mobilenet.preprocess_input(a)
mobilenet_model
我想要生成一个从RGB图像(256×256×3)中提取的一维特征向量,使用预先训练的模型。假设我从一个形状为(N_images,256,256,3)的张量开始,我想获得一个形状为(N_images,M_features)的张量,其中M_features是用户选择的特征数。我在keras/tensorflow 中找到了一个可行的解决方案(参见:“使用VGG16提取特性”),并尝试了以下代码(使用ResNet50):
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preproces
目标:我想使用预先训练过的更快的RCNN模型从图像中提取特征。
我尝试过的:我使用下面的代码来构建模型:
import torchvision.models as models
from PIL import Image
import torchvision.transforms as T
import torch
# download the pretrained fasterrcnn model
model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
model.cuda()
# re
我想要应用迁移学习(使用来自UNet或ResNet的预训练编码器的权重初始化我的自定义网络的编码器)。所以问题是:给定Pytorch中的UNet或ResNet实例,如何提取PyTorch中ResNet或UNet的编码器部分? This blog展示了这样做的一种方法,但它首先要求我拥有UNet或ResNet类,这对我来说并不实用。因为UNet或ResNet的实例是通过net = get_resnet(depth=34)这样的函数获取的,所以我只能获取UNet或ResNet的实例,但不能获取它们的类。