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我想使用深度学习(在python中)来解决多类分割任务。这里是对主要从GitHub收集的vgg_unet模型的总结。因此，在我的数据集中有8个标签可用。因此，在最后的卷积层，每个类的分类有8个通道。_______________________________________________________________________ 但是，在主GitHub页面中，他将conv2d_5层(我的模型</em
浏览 74提问于2020-08-10得票数 0
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我成功地训练了一个Keras模型，比如：from keras_segmentation.models.unet import vgg_unet
model = vgg_unet(n_classes=50, input_height=512, input_width=608)
model.train(checkpoints_path="/tmp/vgg_unet_1", epochs=5并
浏览 10提问于2021-12-06得票数 1
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我正在学习TensorFlow教程x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
后来它重塑了x，我试着去理解为什么。为了应用这一层，我们首先将x整形为4d张量，第二和第三维对应于图像的宽度和高度，最后的维数对应于彩色通道的数目。为什么x被重塑？
浏览 5提问于2017-01-21得票数 8
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例如，框架提供了两个模型：
其中包含一个未经训练的版本。首先，我感到有点惊讶的是，我的微调模型有点大，因为我只将最后一层从21个类更改为14个类，所以我希望模型文件的大小会稍微小一些，但由于差异太小，我没有注意到。但是，当我使用相同的模型文件(我指的是预先训练的模型)
浏览 3提问于2017-11-15得票数 0
全部在Tensorflow中y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])
但是我从最后一层得到的展平输出只有我应该重塑我的扁平化输出吗？我应该如何
浏览 3提问于2017-06-18得票数 0
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对于语义分割，最后一层通常如下所示我的问题是，我如何为此准备标签？例如，如果我有10个类要识别，每个类都有不同的颜色。对于每个标签图像，我是否需要对一种特定的颜色应用蒙版，将其转换为灰度图像，以便我可以与模型输出中的1个滤镜进行比较？或者有没有一种方法可以传递一个完整的RGB图片
浏览 16提问于2018-07-30得票数 5
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LSTM批量
、、、
我一直试图建立一个LSTM模型，但我对batch_size有点困惑。我在使用Tensorflow中的Keras模块。我用四层建立了我的模型，每个层都有100单元。对于第一层，我将输入形状指定为(200, 3)。前三层有return_sequences=True，最后一层没有，然后我做了一些softmax分类。当我用m
浏览 0提问于2018-12-05得票数 0
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微调冷冻重量nnUNet
、、、
早上好，我遵循了github杂志上的说明：
微调一个nnUNet模型(pyTorch)到一个预先训练的模型，但是这个方法重新训练所有的权重，我想冻结所有的weigths，只训练最后一层的权重，将分割类的数量从
浏览 42提问于2022-10-02得票数 0
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我的目标是训练一个U网络，其中我的基本事实是灰度图像(240,240,1)与一组输入医学图像MRI T1/T2/T1 T1Contrast/FLAIR (240,240,4)相关。我想知道如何配置我的unet的最后一层(softmax？sigmoid?)，以及如何使模型理解将使用地面实况的灰度值来计算损失。最后一层应该提供256级灰度(?)...我可以把我的问题看作是2
浏览 7提问于2021-07-06得票数 0
我想使用niftynet上可用的dense_vnet模型进行2类分割，它最初是做9类分割的vars_to_restore = ^)).)*$
错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:赋值要求匹配两个张量的形状
浏览 0提问于2019-05-31得票数 0
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神经网络中不冻结层的奇怪后果
、、、、
我在研究“为什么我们要冻结层”，我发现答案是：“不要丢失预先训练过的模型的信息”，但是，我们只是冻结了早期层(我知道为什么)。例如:我们的数据与模型所训练的数据非常相似。假设我们没有冻结任何一层。模型会犯很小的错误，收敛也会更少，我们不会破坏任何信息(即使权重变化很小)。我说错了吗？如果我不是，那我们为什么要冻结任何一层？
浏览 0提问于2022-08-29得票数 0
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我正在尝试取一个模型中的最后一层(旧模型)，并创建一个只有一层的新模型(新模型)，它具有与旧模型的最后一层完全相同的参数。我想以一种与旧模型的最后一层碰巧是什么无关的方式来做这件事。这会产生以下错误：
TypeError: __init__() missin
浏览 0提问于2016-12-11得票数 1
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我想训练一个简单的LSTM模型，用于118个多类的128个时间步骤和6个特性的序列数据。数据集的尺寸如下所示：y_train, y_testshape: (batch, 118)
其中标签由118个类的一个热编码表示。
浏览 7提问于2022-05-14得票数 1
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当我使用u-net进行两个类别的语义分割时，我在模型最后一层的输出分别设置为1个通道和2个通道。然后使用交叉熵损失来度量: BCEloss和CrossEntropyLoss。但两者之间的差距很大。前者的性能是正常的，但后者的准确率很低，召回率很高。我用了pytorch。
浏览 26提问于2020-04-09得票数 0
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我试图建立一个图像分割模型，在imagenet数据集上预先训练过的Keras移动网络模型。无论如何，为了进一步训练这个模型，我想在现有的模型中增加U-net层，并且只训练u-net体系结构的层，并以移动网模型帮助作为骨干。问题:移动网模型的最后一层是维度(7x7x1024)，这是一个RelU层，我希望将其重新构造为(256x256x3)，这可以被U-net输入层理解。
浏览 5提问于2019-12-03得票数 1
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我正在尝试使用TensorFlow来识别图像数据中的特征的可行性。我有50x50px的细胞核灰度图像，我希望对其进行分割-对于每个像素，期望的输出将是0或1。0表示背景，1表示核。示例输入：是否可以使用TensorFlow对我的数据集执行这种类型的机器学习？我可能会有数千张图像用于训练集。我假设标签是一个50x50的数组？
另外，对于这次分析的
浏览 11提问于2016-04-04得票数 4
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从头开始Yolo数据集和输出
、、、、
嗨，我从头开始编写了一个YOLO模型，然后才意识到我的数据集不适合模型的输出。这就是我的意思:模型输出一个S x S x (B * 5 + C)矩阵。y0的形状是(7,5)。我如何让模型使用我的标签。根据我所知道和阅读的内容，标签以yolo算法的x,y,w,h,objectiveness_score, class_scores格式出现，所以为什么模型将输出3D矩阵
浏览 11提问于2021-01-27得票数 1
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从几次运行来看，它们似乎是，而且直觉地说，因为我的数据的通道维数是1，我的理解是，完全连接的行为就像一个卷积层。是否有更好的计算(它们有相同数量的参数)？，(批，64)点从模型中出来。我的模型是：model.add(Reshape([64, 1], input_shape=(64,)))
将尺寸重塑为3D。方差标
浏览 0提问于2019-01-04得票数 0
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在其中一个教程代码中，正在使用ImageNet/MobileNetV2模型。
它是网络的最终输出层吗？实际上，我希望模型将返回最后一层的输出，其维度将是模型所具有的分类类型的数量。例如，1000,0,0，如果在1000种不同类别的图像上训练。
这不是输出层吗？还是真的是这样？另外，我所指的代码，将GlobalAveragePoolin
浏览 3提问于2019-11-25得票数 0
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我读了这里所有关于model.train()的帖子，仍然不明白它是怎么回事。具体地说，当我使用DenseNet或VGG等预训练模型时，所有参数都冻结在最后一层旁边，不使用drop-out或批量归一化，当使用model.train()时，训练损失开始要小得多，但随后以大约与不使用它时相同的速度减少为什么？
浏览 30提问于2020-12-12得票数 0
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