Сверточные архитектуры нейронных сетей с произвольным числом входных каналов (больше, чем RGB) - PullRequest
0 голосов
/ 28 августа 2018

Я очень новичок в распознавании изображений с CNN и в настоящее время использую несколько стандартных (предварительно обученных) архитектур, доступных в Keras (VGG и ResNet) для задач классификации изображений. Мне интересно, как можно обобщить количество входных каналов более чем на 3 (вместо стандартного RGB). Например, у меня есть изображение, которое было снято через 5 разных (оптических) фильтров, и я думаю о том, чтобы передать эти 5 изображений в сеть.

Итак, концептуально мне нужно передать в качестве входа (Высота, Ширина, Глубина) = (28, 28, 5), где 28x28 - размер изображения и 5 - количество каналов.

Любой простой способ сделать это с ResNet или VGG, пожалуйста?

1 Ответ

0 голосов
/ 25 февраля 2019

Если вы переучиваете модели, это не проблема. Только если вы хотите использовать обученную модель, вы должны оставить ввод одинаковым.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...