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我正在使用一个预先训练好的初始V3模型来完成面部识别任务。但是，我想在此模型的开头添加一个重整层，以将示例转换为不同形状的张量，然后通过预先训练的模型进行反馈。我知道有一种方法可以使用构造器的input_shape参数来配置初始V3的输入形状：
inception_model = InceptionV3(weights="imagenet",
浏览 5提问于2020-05-12得票数 1
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但是在重新训练之后，当我查看TenosorGraph时，我发现添加了一个名为reshape的层，后面跟着一个完全连接的层。我不得不在使用snapdragonneural神经处理引擎(SNPE)的嵌入式设备上运行该模型，但它目前还不支持在DSP上运行重形层。
有没有可能在不增加重塑层的情况下重新训练初始v3。下面是重新训练代码，其中添加了重塑图层。
浏览 4提问于2017-08-21得票数 1
我使用keras来执行图像分类，我有10个类和大约900张图像，我使用VGG 16并建立在这个小网络之上model.add(Flatten(input_shape=train_data.shape[1:]))model.add(Dropout(0.5))我使用50 epoch进行培训
model.compile(optimizer=
浏览 10提问于2019-10-23得票数 0
我目前正在从事一个图像处理项目，理想情况下，我的目标是让GoogLeNet CNN使用TensorFlow和C++语言。我不想要预先训练好的CNN，我想自己训练它。我做了很多研究，发现Python和TensorFlow中有很多东西，你可以使用Python训练CNN并将其导出为C++，或者使用其他库，如Caffe。如果你们中的一些人有想法或者我可以跟随的曲目的开始，那将是非常酷的:)
浏览 8提问于2017-03-14得票数 0
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我有如下文字图像：
假设这是一个256x64图像。我的目标是以73791096754314441539的形式从图像中提取文本，这基本上就是OCR所做的。我正在尝试建立一个能从图像中识别单词的模型。当我说这个词的时候，它可以是任何一种：
a-z，A-Z，包括spaces 在内的特殊字符
我已经在tensorflow中构建了一个模型(由于公司策略的原因)，如下所示：state_is_t
浏览 0提问于2017-07-11得票数 6
我经常遇到这样的模型，其基础网络是LeNet或PVA-Net，然后是用于检测的不同架构或模型。但是我从来没有理解过这些基础网络和检测网络是如何帮助的，以及如何选择特定的模型作为基础网络或检测网络？
浏览 33提问于2019-04-30得票数 0
我有一个cnn模型： model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(model.add(Dense(3)) #default linear activation 并训练它 在我想使用CNN的权重之后，在CNN-LSTM模型中使用它们。所以我有这样的东西： #Load from previous CNN (pre-trai
浏览 18提问于2020-04-10得票数 0
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我已经完成了必要的步骤，比如将预先训练好的权重添加到我的输入目录中，并将其移动到“.cache/torch/checkpoints/”中。它仍然不能工作，并抛出一个gaierror。/densenet121-a639ec97.pth /tmp/.cache/torch/checkpoints/densenet121-a639ec97.pth
learn_cd = create_<
浏览 38提问于2020-02-12得票数 0
我需要实现一个多类文本分类器。我想使用word2vec，有没有人能帮我找到好的论文/资源来讨论这个。我会有4-5个类，我有大量的数据。我不得不手动标记其中的一些。如果有人能提供训练规模，那就太好了。我计划使用预先训练好的word2vec来嵌入单词。
浏览 19提问于2017-03-16得票数 0
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我正在尝试用Darknet CNN训练我的Yolo物体探测器。我正在使用Yolov4预先训练的权重，它可以预测汽车，红绿灯和停车标志与这些COCO类。我只是想知道如何添加一个额外的图层，以便我的模型也可以拾取交通标志。要训练的代码如下： !./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov4-obj.cfg yolov4.conv.137 -
浏览 36提问于2020-12-02得票数 1
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为了进行优化，您将使用来自CIFAR-100数据集的“bus”和“tiger”类的数据。您的任务是了解如何对预先训练的CNN模型进行微调，使用训练数据(我认为每个类有500张图像)“bus”和“tiger”类对网络进行微调，并使用相同2个类的测试数据(每个类100张图像)验证准确性。可以在预先训练的模型的所选层上执行微调。当您微调最后一层、最后两层、最后三层、最后四层和所有五层时，需要记录测试精度
我的</e
浏览 3提问于2019-11-14得票数 2
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几天来，我一直在尝试在CIFAR-10数据集上实现CNN，我的测试集精度似乎不超过10%，误差仅在69.07733左右。我已经调整了模型和几天，但徒劳无功。我还没能找出哪里出错了。请帮我识别模型中的错误。下面是它的代码：import sysimport tensorflow as tffrom matplotlib
浏览 0提问于2017-10-26得票数 0
2回答
我正在做的是，我有两个数据集(汽车和花卉)的一组特性。
layer { type: "HDF5Data" top: "label&q
浏览 0提问于2016-07-21得票数 0
1回答
我在凯拉斯为CNN做了一个模型。我想保存这个模型，并将这个经过训练的模型用于转移学习，作为一个预先训练的模型。我不明白怎样才是正确的方法来保存这个模型，以便将它用于转移学习。同样，如何在Keras中加载经过预先训练的模型，以便在加载之前的模型后添加一些层。，这是我构建的模型
model_cnn = Sequential() # init
浏览 2提问于2021-06-30得票数 0
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我正在使用facebook/bart-large-cnn模型为我的项目执行文本摘要，到目前为止，我正在使用以下代码进行一些测试：Justin Timberlake and Jessicafrom transformers import pipelinesmbart = smr_b
浏览 68提问于2021-02-26得票数 2
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我试着导入我从谷歌存储下载的vgg16 import cv2
from keras.models import Sequential, load_model
浏览 7提问于2020-11-14得票数 0
我正在与拥抱脸变压器(总结)工作，并对它有一些深刻的见解。我正在使用facebook/bart-大型-cnn模型来执行文本摘要，并运行以下代码：summarizer = pipeline("，如何在我的dataframe列之上应用相同的预培训模型。some long text here...现在，我想将预先训练好的
浏览 8提问于2022-03-09得票数 0
2回答
卷积神经网络进行偏斜预测
、、、、
我正在训练一个卷积神经网络，将一幅图像分类为五类之一(1-5级)。Class 1 - 8 imagesClass 3 - 227 imagesClass 5 - 1
浏览 3提问于2016-05-09得票数 1
1回答
库创建了一个LSTM，我的数据有一个属于8个不同类的131个视频样本。我为每个视频设置了32帧的帧序列(因此每个视频都有32帧，因此131个视频生成了4192帧)我从预先训练好的VGG16模型中为每个帧提取了特征。我通过将这些提取的特征添加到一个数组中来创建训练数据集。它生成了一个4192,512维的最终数组。相应的train_labels为八个
浏览 20提问于2019-06-10得票数 1
如何在每个文件行的开头和结尾处追加和预先添加字符？我有这样的文件结构：160","Croatia180","Montenegro我需要的是在Notepad++编辑器中使用正则表达式在每个文件行的开头和结尾添加一个双
浏览 1提问于2011-12-07得票数 7
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