#tensorflow #deep-learning #data-science #tensorflow2.0
#tensorflow #глубокое обучение #наука о данных #tensorflow2.0
Вопрос:
Моим конечным результатом должна быть 2D-сетка, содержащая значения для каждой точки сетки. Есть ли способ реализовать в TensorFlow, где я могу ввести несколько изображений, и каждое изображение соответствует определенной точке в 2D-сетке? Я хочу, чтобы моя модель была такой, чтобы при вводе аналогичного изображения это приводило к обнаружению этой конкретной сетки в 2D-изображении. Я имею в виду, что каждое входное изображение изображения относится к определенной области в выходном изображении (которое я разделил на сетку для простоты, чтобы сделать его конечным числом местоположений).
Комментарии:
1. Не могли бы вы немного уточнить, пожалуйста? — Как далеко вы реализовали, какую конкретную точку вы не получаете, какую модель глубокого обучения вы используете.
2. Не совсем понятно, что вы пытаетесь сделать. Но если это проблема классификации, вы можете преобразовать выходной слой в виде сетки (если это возможно). Или распределите выходные данные активации выходного слоя по некоторой сетке. Тогда технически вы должны получать максимальный результат активации в определенной точке этой сетки для каждого конкретного класса. Поэтому установите для не максимальных значений в сетке значение 0.