Я успешно построил Faster R-CNN на своем собственном наборе данных, используя этот репозиторий . Но есть препятствие для рисования тепловых карт активации классов: любой код, который я нашел, требует использования модели и весов. У меня есть вес, но как насчет модели? Он запускается из командной строки cmd и этого клонированного репозитория и хранится в куче различных файлов. Ни в таких функциях, как популярные архитектуры CNN.
В train_frcnn.py у нас есть скомпилированные модели (RPN и классификатор), но они не создают некоторый объект, например, через fit_generator(), но train_on_banch() тогда:
optimizer = Adam(lr=1e-5)
optimizer_classifier = Adam(lr=1e-5)
model_rpn.compile(optimizer=optimizer, loss=[losses.rpn_loss_cls(num_anchors), losses.rpn_loss_regr(num_anchors)])
model_classifier.compile(optimizer=optimizer_classifier, loss=[losses.class_loss_cls, losses.class_loss_regr(len(classes_count)-1)], metrics={'dense_class_{}'.format(len(classes_count)): 'accuracy'})
model_all.compile(optimizer='sgd', loss='mae')
Любые предложения, как построить способ для создания тепловых карт для заинтересованных conv_layers?