Как повторно использовать слои классификации в API обнаружения объектов Tensorflow

Question

Использование API обнаружения объектов Tensorflow с SSD_inception_v2_coco из Модель обнаружения Tensorflow zoo ,

Я хочу сохранить исходные веса в весах классификаторов и экстракторов признаков из предварительно обученной модели.

Из этого обсуждения ,

добавление freeze_variables: ".*FeatureExtractor.*" в train.config замораживает веса экстракторов функций во время обучения.

Значит ли это, что у меня одинаковые веса экстракторов признаков в предварительно обученной модели?

Из этого обсуждения ,

, если количество классов отличается от предварительно обученной модели,

веса классификаторов будут инициализированы.

означает ли это, что у меня могут быть те же веса классификаторов в модели предварительной торговли, если я использую ту же карту меток из SSD-Inception-v2-coco?

Мой третий вопрос касается from_detection_checkpoint в файле конфигурации.

С configuring_jobs.md

"from_detection_checkpoint - логическое значение. Если false, предполагается, что контрольная точка была из контрольной точки классификации объектов."

Я полагаю, контрольная точка обнаружения - из Модель обнаружения Tensorflow

и контрольная точка классификации из Библиотека моделей классификации изображений TensorFlow-Slim

Я прав?

Спасибо за драгоценное время на мои вопросы.

Answer 1

1. So does it mean I have the same feature-extractors' weights in the pre-trained model?

Экстрактор и классификатор - это одно и то же. Они оба по существу являются весами из начальных весов V2, прошедших предварительную подготовку. Если вы используете веса Inception V2 в качестве экстрактора признаков для SSD, то последний уровень в Inception, который преобразует выходные данные CNN в вероятности класса, игнорируется. Таким образом, вы можете использовать средства извлечения / классификации объектов, обученные в Imagenet, скажем, в SSD, для обнаружения объектов из списка классов COCO.

2. Does it mean I can have the same classifiers' weights in the pre- traind model if I use the same label map from SSD-Inception-v2-coco?

И да, контрольные точки обнаружения и классификации относятся к перечисленным вами страницам.