Итак, я переучил сеть Inception-v3 для классификации конкретных видов данных - для обучения я предоставил ей изображения размером 200x200. Теперь, когда я запускаю график на другом изображении 200x200, он работает отлично. То, что я хочу достичь, - превратить его в фильтр для сверточной сети, т. Е. Сместить его как фильтр по всему изображению и получить вероятность того, что каждый пиксель будет находиться в данном классе.Как использовать Inception-v3 как сверточную сеть
Кажется, что это довольно просто сделать вручную - просто соедините изображение с небольшими разделами, классифицируйте каждый из них, соедините результаты вместе и вуаля. Но это было бы очень неэффективно. Вместо этого я хочу сделать что-то вроде того, что описано здесь: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#convert. В основном, измените последний слой FC и превратите его в слой CONV, изменив вес. Кажется довольно простым, но я не могу понять, как это сделать на самом деле.
Моя основная проблема заключается в том, что в конце сети Inception-v3, прямо перед последним слоем FC, есть операция объединения, которая переформатирует данные в форму (1,2048), поэтому я действительно не смогу для выполнения свертки здесь.
Может ли кто-нибудь помочь мне?
Что вы имеете в виду полностью сверточную сеть, и вы должны использовать эту терминологию, чтобы сделать ее менее запутанной. –
Вы нашли решение? – LKM