Тонкая настройка предварительно обученной модели VGG16 на моих собственных данных с использованием TF-Slim

Я пытаюсь настроить предварительно обученную модель VGG-16 с помощью TF-Slim, однако вначале у меня возникают проблемы (при попытке предварительной обработки данных, т.е. преобразования изображений из tiff в jpeg, а затем в формат tfrecord).

Может ли кто-нибудь посоветовать лучший метод для тонкой настройки модели в соответствии с этими изображениями?

Или, может быть, указать мне направление пошагового руководства о том, как это сделать? Извиняюсь, поскольку я новичок в коннетах, и я пытаюсь понять, как начать точную настройку.

Заранее спасибо.


tensorflow conv-neural-network classification image-processing tf-slim
person Doc    schedule 28.09.2017    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Вы можете получить подробные инструкции по тонкой настройке предварительно обученной модели в приведенном ниже тонком пошаговом руководстве TF по набору данных цветов https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim./slim_walkthrough.ipynb

Кроме того, я бы порекомендовал вам изучить приведенный ниже git для реализации пользовательского набора данных. https://gist.github.com/omoindrot/dedc857cdc0e680dfb1be99762990c9c/

person ReInvent_IO    schedule 06.02.2018
comment
Хотя эта ссылка может предоставить некоторую ограниченную немедленную помощь, ответ должен включать достаточный контекст вокруг ссылки, чтобы ваши коллеги-пользователи имели некоторое представление что это такое и почему оно там. Всегда цитируйте наиболее релевантную часть важной ссылки, чтобы сделать ее более полезной для будущих читателей с другими похожими вопросами. Кроме того, другие пользователи, как правило, негативно реагируют на ответы, которые не более чем ссылка на внешний сайт, и они может быть удален. - person Isiah Meadows; 06.02.2018