Я пытаюсь предсказать одно изображение. Но моя модель возвращает массив прогнозов с формой (1,1,1,2048), когда он должен быть (1,10). Есть идеи, что я делаю не так? Моя форма ввода x верна в (1, .......
Я пытаюсь кодировать архитектуру ResNet CNN на основе статьи автора с использованием наборов данных Python3, TensorFlow2 и CIFAR-10. Вы можете получить доступ к записной книжке Jupyter здесь. Во время обучения модели с использованием "model.fit ()", всего после одной эпохи обучения, я получаю след....
5 Мар 2021 в 20:20
Если я просто импортирую модель Resnet из Pytorch в Colab и использую ее для обучения своего набора данных, проблем не возникает. Однако, когда я пытаюсь изменить последний слой FC, чтобы изменить выходные характеристики с 1000 на 9, что является количеством классов для моих наборов данных, получае....
27 Фев 2021 в 20:12
Я использую предварительно обученную модель ResNet18, которая будет использоваться для простой задачи классификации двоичных изображений. Однако все руководства, включая сам PyTorch, используют nn.Linear(num_of_features, classes) для окончательного полностью связанного слоя. Я не понимаю, где нахо....
16 Фев 2021 в 13:32
Я обучил свою модель ResNet101V2 (keras) и сохранил ее. При загрузке модели и попытке классифицировать новое изображение я все время получаю сообщение об ошибке: ValueError: Input 0 is incompatible with layer model_7: expected shape=(None, 255, 255, 3), found shape=(None, 255, 3) Вот мой код: load_....
1 Фев 2021 в 15:07
Извините за очень простой вопрос (я новичок в Керасе). Мне было интересно, как Keras может рассчитать для каждого слоя количество параметров на ранней стадии (до подгонки), несмотря на то, что model.summary показывает, что есть измерения, которые все еще имеют значения None на этом этапе. Эти знач....
29 Янв 2021 в 22:24
Я наткнулся на эту строку кода: VGGFace(model='resnet50', include_top=False) Может кто-нибудь объяснить, что это значит? Насколько мне известно, VGGFace - это модель, обученная распознавать лица, а затем она принимает другую модель в качестве аргумента. Итак, у нас есть две модели? Я запутался. З....
28 Янв 2021 в 20:44
Я использую предварительно созданную ResNet в Keras (TensorFlow 2) следующим образом: from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 base_model = ResNet50(weights=None, include_top=False, input_shape=(39,39,3)) x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dropout(0.5)(x) ou....
18 Янв 2021 в 03:29
Я пытаюсь использовать модели классификации видео torchvision (R3D, R (2 + 1) D, MC18), но мои данные являются одноканальными (видео с серой шкалой), и эта модель использует трехканальный вход, в этом случае я пытаюсь. ......
7 Янв 2021 в 12:00
Надеюсь разобраться со странной проблемой обучения CNN. Я обучаю классификатор Resnet предсказывать 4 класса изображений из набора данных изображений размером ~ 10k. Код довольно простой. Вот настройка Resnet / CNN .......
Я копаюсь в исходном коде реализации torchvision в Faster R-CNN и сталкиваюсь с некоторыми вещами, которых не совсем понимаю. А именно, предполагая, что я хочу создать модель Faster R-CNN, .......
15 Дек 2020 в 15:17
Я пытаюсь прочитать файл изображения и классифицировать и изображение. Моя модель - resnet18. Я обучал ее ранее и планирую использовать другой скрипт .py для классификации списка изображений. Это моя сеть: PATH = './net.pth' model_ft = models.resnet18(pretrained=True) num_ftrs = model_ft.fc.in_fea....
11 Ноя 2020 в 13:04
Я пытаюсь использовать предварительно обученный реснет и настроить его, используя потерю триплетов. Следующий код, который я придумал, представляет собой комбинацию руководств, которые я нашел по этой теме: import pathlib import tensorflow as tf import tensorflow_addons as tfa with tf.device('/cp....
23 Окт 2020 в 23:12
Я пытаюсь использовать переносное обучение в resnet 152, чтобы классифицировать набор данных изображений, которые помечены как 0/1 как содержащие интересующий объект или нет. Я сослался на несколько руководств и не смог разобраться. Ниже я помещу несколько ссылок, на которые я уже ссылался ранее, ....
Я использую следующий код для извлечения функций из изображения. def ext(): imgPathList = glob.glob("images/"+"*.JPG") features = [] for i, path in enumerate(tqdm(imgPathList)): feature = get_vector(path) feature = feature[0] / np.linalg.norm(feature[0]) features.....
21 Авг 2020 в 14:29
Пытаюсь обучить модель Resnet50 из ее предварительно обученной формы, но как только она попадает в код обучения, она выдает эту ошибку ValueError: Shapes (None, 5) and (None, 1000) are incompatible Я не могу понять, что я здесь делаю не так? У меня есть набор данных 5 классов, поэтому я использую ca....
18 Авг 2020 в 13:57
В настоящее время я пытаюсь классифицировать интегральные схемы по дефектным и недефектным изображениям. Я уже пробовал VGG16 и InceptionV3 и получил действительно хорошие результаты для обоих (95% точность проверки и низкие потери). Я хотел попробовать resnet50, но моя модель не сходится. Его то....
Эмм, преобразование изображений в формат Tfrecord довольно сложно, поэтому я откуда-то скачал обработанный имидж Tfrecord. Я применил его к resnet34 в тензорном потоке с параметрами из Pytorch, но обнаружил, что точность составляет всего 55%, что слишком мало. Я предполагаю, что причина может быть ....
11 Июн 2020 в 21:48
Я пишу простую совместную модель, которая имеет две ветви, одна ветвь - это resnet50, другая - bert. Я объединяю два выхода и передаю их простому линейному слою с двумя выходными нейронами. Я реализовал следующую модель: import torch from torch import nn import torchvision.models as models import t....
10 Июн 2020 в 22:26
Я пытаюсь преобразовать параметр resnet34 в numpy, но обнаружил, что после преобразования значения изменятся, как показано на рисунке. Почему это случилось? Что я могу сделать, чтобы получить точные значения в формате NumPy? введите описание изображения здесь (Я пытаюсь получить параметр в моделях с....
10 Июн 2020 в 08:42
Я пытаюсь преобразовать предварительно обученную модель ResNet50 для использования на графическом процессоре с помощью функции Pytorch resnet50.to(). Проблема в том, что я использую графический процессор Intel Iris Plus Graphics 655 1536 МБ на Mac, и я не знаю, какой аргумент передать функции, поско....
8 Июн 2020 в 15:37
Я использую следующую модель, чтобы спрогнозировать конкуренцию: «intel-mobileodt-cervical-Cancer-screen». Этикетки разделены на 3 категории (1, 2, 3). Когда я хочу выполнить тренировку с прогнозированием, я получаю следующий результат Модель: resnet50 = pretrainedmodels.__dict__["resnet50"](num_cl....
1 Июн 2020 в 12:55
Эй, ребята, я хочу извлечь in_features из полносвязного слоя из моего предварительно обученного resnet50. Я создаю метод, который дает мне вектор функций: def get_vector(image): #layer = model._modules.get('fc') layer = model.fc my_embedding = torch.zeros(2048) #2048 is the in_features of FC , out....
31 Май 2020 в 17:30
Я хочу загрузить свои 3,320,320 изображений в существующую модель ResNet. Модель на самом деле ожидает ввода размером 3,32,32 . Поскольку я боюсь потерять информацию, я не хочу просто изменять размер своих изображений. Как лучше всего предварительно обработать мои изображения, чтобы они могли ....
22 Май 2020 в 16:17
Я использую модель ResNet50 для извлечения функций. У меня две модели инициализированы следующим образом: from tensorflow.keras.applications import ResNet50 model1=ResNet50(weights="imagenet", include_top=False) model2=ResNet50(weights="imagenet", include_top=True)` Теперь, когда я строю модели ....
20 Май 2020 в 17:38