Фильтры Gabor для CNN в Tensorflow, python - PullRequest
Новая
       48

Фильтры Gabor для CNN в Tensorflow, python

1 голос
/ 12 февраля 2020

Я хочу использовать фильтры Габора в качестве ядра в CNN, но не могу найти решение. Что-то я нахожу, но не работает. 

import tensorflow as tf
import cv2
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, BatchNormalization
from tensorflow.keras.layers import Activation, Flatten, Dropout, Conv2DTranspose, LeakyReLU, Concatenate, Lambda

from tensorflow.keras import backend as K

def get_gabor_tensor(ksize, sigmas, thetas, lambdas, gammas, psis):
    n_kernels = len(sigmas) * len(thetas) * len(lambdas) * len(gammas) * len(psis)
    gabors = []
    for sigma in sigmas:
        for theta in thetas:
            for lambd in lambdas:
                for gamma in gammas:
                    for psi in psis:
                        params = {'ksize': ksize, 'sigma': sigma,
                                  'theta': theta, 'lambd': lambd,
                                  'gamma': gamma, 'psi': psi}
                        gf = cv2.getGaborKernel(**params, ktype=cv2.CV_32F)
                        gf = K.expand_dims(gf, -1)
                        gabors.append(gf)
    assert len(gabors) == n_kernels
    print(f"Created {n_kernels} kernels.")
    return K.stack(gabors, axis=-1)


def convolve_tensor(x, kernel_tensor=None):
    return K.conv2d(x, kernel_tensor, padding='same')


def gabor_layer(layer, n_filters=16, kernel_size=3):
    ksize=(3, 3)
    sigmas = [1, 2, 3, 4]
    thetas = np.linspace(0, np.pi, 4, endpoint=False)
    lambdas=[8, 16, 32, 64]
    psis = np.linspace(0, 2*np.pi, 2, endpoint=False)
    gammas = np.linspace(1, 0, 2, endpoint=False)

    tensor = get_gabor_tensor(ksize, sigmas, thetas, lambdas, gammas, psis)

    x = Lambda(convolve_tensor, arguments={'kernel_tensor': tensor})(layer)
    c1 = Conv2D(filters=16, kernel_size=(3, 3), padding='same')(layer)
    p1 = MaxPooling2D((2, 2))(c1)
    output = Dropout(0.1)(p1)
    return output

И ошибка 

ValueError: Depth of output (256) is not a multiple of the number of groups (3) for 'lambda/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,96,96,3], [3,3,1,256].

Решение от https://github.com/bdevans/GaborNet/blob/master/gabornet.py

1 Ответ

0 голосов
/ 12 марта 2020

передать вход (форма = (128,192,1)); то есть с серым изображением. Я получил ту же ошибку, и она была решена.

...