скажем, я загрузил изображение в VGG19, предварительно обученное на imag enet следующим образом:
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import preprocess_input
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np
base_model = VGG19(weights='imagenet')
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('block5_pool').output)
img_path = 'C:/shared/a5/images/training/n01518878_8432.JPEG'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
features = model.predict(x)
я затем извлекаю значения на уровне максимального пула layer5, которые определяются входным изображением , и уникальна для каждого изображения, которое передается в сеть.
знает ли кто-нибудь, как восстановить исходное изображение на основе характеристик, извлеченных из определенного c слоя? спасибо