#tensorflow #keras #image-segmentation #conv-neural-network #vgg-net
#tensorflow #keras #сегментация изображений #conv-нейронная сеть #vgg-net
Вопрос:
Я пытаюсь обучить сегнет для задачи сегментации на КТ-изображениях (с Keras TF). Я использую предварительно подготовленные веса VGG16, но у меня возникла проблема с первым сверточным слоем, потому что я использую изображения в оттенках серого, но VGG был обучен на rgb. Я решил это, используя второй метод этого (не могу использовать первый метод, потому что требует слишком много памяти). Однако мне это не помогло, значения действительно плохие (обучены за 100 эпох).
Должен ли я обучать первый сверточный слой с нуля?
Ответ №1:
Вы можете попробовать добавить Conv2D перед vgg. Что-то вроде :
> Your Input(shape=(height,width,1))
Conv2D(filters=3,kernel_size=1, padding='same',activation='relu')
> The VGG pretrained network (input = (height,width,3))
интересно в вашем случае, потому что свертка 1×1 обычно используется для изменения глубины вашего объекта.
Комментарии:
1. Спасибо за ваше предложение! Я попробую!