Предварительно обученная модель API обнаружения объектов для изображений в оттенках серого (1 канал)

Question

Я хочу обнаруживать особенности и, возможно, сегментировать их в изображениях компьютерной томографии (изображения в оттенках серого) с помощью API обнаружения объектов от Tensorflow. Итак, у меня есть два вопроса:

-Есть ли в API обнаружения объектов предварительно обученная модель, которая принимает изображения в оттенках серого в качестве входных данных для обучения тонкой настройке?

-Или, как я могу обучить существующих модели, предназначенные для изображений RGB, чтобы я мог обучать их изображениям в оттенках серого? Какие изменения следует внести в код?

Answer 1

На всякий случай кому-то будет интересно, как я решил эту проблему:

Для сегментации изображений в градациях серого я обнаружил эту архитектуру: U- Net Адаптация тензорного потока Akeret et al. можно найти в Github - UNet

Я не использовал обнаружение объектов API в конце, так как не был уверен, насколько хорошо предварительно обученные модели будут работать в 1-канальных изображениях поскольку они созданы для RGB-изображений.