Реализация предварительно обученной модели CNN для сегментации изображений

Question

Я сталкиваюсь с трудностями при реализации предварительно обученной модели (например, UNet, ResNet..etc) в тензорном потоке для сегментирования изображений на 2 класса да / нет ... Я знаю основы тензорного потока и сверточных моделей.Однако может ли кто-нибудь дать объяснение:

1. Использование предварительно обученных моделей.
2. Связывание их с существующим кодом для сегментирования изображений.

И чтоцель пропустить соединения в DenseNet, скопировать и обрезать в UNet, а также объединить индексы в Segnet?