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tensorflow - Tensorflow-slim-ResNet V2 事前トレーニング済みモデルの RGB または BGR?
CNN トレーニングの場合、入力画像チャネルの正確な順序は、ライブラリごと、さらにはモデルごとに異なる場合があります。Caffe の場合、入力画像は通常 BGR の順序であると予想されますが、Tensorflow では順序は任意です。
では、Tensorflow スリム ライブラリの ResNet_V2 事前トレーニング済みモデルがどの順序 (BGR または RGB) でトレーニングされているかを確実に知っている人はいますか? ドキュメントには次のように書かれています。
そして、このリンクでスクリプトを確認しました: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/datasets/build_imagenet_data.py、画像はRGBでエンコードされていると書かれています。しかし、ResNet_V2 がどの順序でトレーニングされているかはまだわかりません。
この問題について同様の混乱を抱えている人はいますか? フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
python - 分類目的で tf slim を使用して事前トレーニング済みの ResNet-50 モデルを再トレーニングする
TensorFlow slim を使用して事前トレーニング済みの ResNet-50 モデルを再トレーニングし、後で分類目的で使用したいと考えています。
ResNet-50 は 1000 クラス用に設計されていますが、出力として 10 クラス (土地被覆タイプ) だけが必要です。
最初に、後で一般化できるように、1 つの画像だけをコード化しようとします。これは私のコードです：
次に何が来るのか少し混乱しています (グラフを開くか、ネットワークの構造をロードして重みをロードするか、バッチをロードする必要があります。画像の形状にも問題があります。たくさんあります解釈が容易ではない多目的なドキュメント:/
私の目的に合うようにコードを修正する方法について何かアドバイスはありますか?
テスト画像: AnnualCrop735
