TensorFlow unterstützt vgg-19 Modell/Feature Extraktor

Meine Aufgabe erfordert, dass ich Features aus der Pool5-Schicht von VGG-19-Netz extrahieren. Zuvor habe ich mit Caffe gearbeitet und dann mit Tensorflow an den extrahierten Features gearbeitet, um weiter zu trainieren. Aber jetzt möchte ich eine Deconv-Schicht hinzufügen und das gesamte Netz für das End-to-End-Training optimieren. Jetzt sind meine Gradienten mit Tensroflow erhalten, während ich die Funktionen von Vgg-19 mit Caffe erhalten hatte, also denke ich, es wird schwierig sein, diese Gradienten auf Caffe zurückzuspeisen. Das ist der Grund, weshalb ich nach einem vgg-19-Modell im Tensorflow suche, mit dem man Features aus jeder Schicht extrahieren kann. Ich habe einige Projekte online gefunden, aber sie werden nicht offiziell von Tensorflow unterstützt.TensorFlow unterstützt vgg-19 Modell/Feature Extraktor

Quelle

2017-08-02 HIMANSHU RAI

Keras hat ein VGG-19-Modul in keras.applications. –

Dank Matias, aber ich suchte nach etwas in Tensorflow, weil ich bereits meine paar Schichten und eine compliated Zielfunktion in Tensorflow codiert habe und es mehr Zeit braucht, um den ganzen Code zurück zu Keras –

Für tensorflow können Sie die TF-Slim library verwenden und die pretrained models verwenden, die here verfügbar sind. Sie können ihre nützliche slim walk through notebook auf, wie man sie benutzt.

Quelle

2017-08-02 18:11:54

zu portieren Danke Vijay für Ihre Antwort! Also nur eine Nachfolgefrage. Kennen Sie seine Leistung im Vergleich zu Caffe? –

Das letzte Mal, als ich überprüft habe (https://arxiv.org/pdf/1608.07249.pdf) tf Leistung ist nicht so gut wie Caffe, aber ich bin mir nicht sicher über die jüngsten Versionen. –

Vielen Dank für diese nützliche Ressource! –

TensorFlow unterstützt vgg-19 Modell/Feature Extraktor

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