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tensorflow - TensorFlow オブジェクト検出 API と jpeg ではない画像/形式 (dicom や numpy 配列など) に関する質問

jpg の代わりに dicom 画像で tensorflow のオブジェクト検出 API を使用するのが好きです。

ドキュメント: https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/training.html#create-tensorflow-records 次のコードを見つけます

上記の形式で tfrecord を正常に保存しました。ここで、encoded_jpg は dicom ファイルの numpy 配列のバイト文字列です。

  1. ただし、image_format を設定する方法と、これが必要かどうか、どこに文書化されているかを自問します。
  2. さらに、一般的に、tensorflow objection api を dicom ファイルで使用できるかどうか、または tensorflow オブジェクト検出 api が jpg に制限されているかどうかを知りたいです。

@ j2abro dicom 画像を jpeg に変換しないように明示したいのは、理解できる限り jpeg はピクセルあたり 8 ビットであり、私の dicom ファイルはピクセルあたり 12 ビットであるためです。ロスレス バージョンのデータを使用したい。

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tensorflow - BERT モデルの微調整と TF2 への移行

この優れたチュートリアルを実行しました: https://towardsdatascience.com/building-a-multi-label-text-classifier-using-bert-and-tensorflow-f188e0ecdc5d

モデルが作成されている場所を除いて、ほとんど理解できました。それを知り、TF2 bertに移行したいと思います。

  1. 彼が「基本的に、事前トレーニング済みのモデルをロードしてから、分類タスクのために最後のレイヤーをトレーニングします」と言うとき、彼は他のすべてのレイヤーを凍結し、最後のレイヤーを微調整しているということですか? これは、私が理解できない関連コード (TF1 内) です。
  1. BERT の TF2 微調整チュートリアルを実行しましたが、どうすれば同じことを達成できますか? ステップ 1 が不要な他のモデルをトレーニングできます。
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tensorflow - resnet50 (公式の Tensorflow Model Garden から) トレーニングを実行するための imagenet データセットの準備方法

この Tensorflow 公式ページ: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/vision/image_classification#imagenet-prepareに従って、ローカル GPU サーバーの imagenet2012 データセットで resnet50 モデルをトレーニングしたいと思います。 ただし、次のようにトレーニングを開始できるように、imagenet2012 トレーニングおよび検証データセットを正確に準備する方法がわかりません。

具体的には、次の指示に従って、データセットを 2 つの tar ファイルとしてダウンロードしました。データセットを準備して構成をセットアップするための正確な手順(コマンドライン引数または configs/examples/resnet/imagenet/gpu.yaml での設定)。ILSVRC2012_img_train.tarILSVRC2012_img_val.tar\myPath

PS1、トレーニング スクリプトで使用できるデータセットには 2 つのタイプがあることに気付きました。1) TFDS を使用するもの、 2) TFRecords を使用するものです。ページの下部にあるシェル スクリプトを使用して TFRecords データセットを作成しましたが、設定方法がわかりません。TF では TFDS が推奨されているようですが、トレーニングを正常に実行できる限り、TFRecords 形式で問題ありません。現在、次の形式のトレーニングと検証の TFRecords ファイルが既にあります。

PS2: TF コミュニティが、私のような初心者のために imagenet データセットを準備するための明確なステップ バイ ステップ ガイドを提供してくれることを願っています。それは感謝されます!

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python - eval_input_config TF2オブジェクト検出API v2でnum_epochsは何を意味しますか

このフィールドの値を 1 以上に変更すると、Tensorflow Object Detection API 2 を使用してオブジェクト検出モデルをトレーニングしようとすると、これらのnum_epochs警告ログが表示される ことに気付きました。eval_input_config

[04/14 22:39:04] tensorflow WARNING: Ignoring detection with image id 163697061 since it was previously added


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