Como adicionar um parâmetro extra para a CNN durante o treinamento

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Então, eu tenho que treinar uma rede onde eu tenho uma imagem, rés-do-verdade, e um parâmetro adicional relacionado a uma imagem (estado da imagem atual).

Há uma câmera que capta imagens no nível de zoom diferente. Para uma determinada envolvente, eu tenho quatro imagens com diferentes níveis de zoom (0,25,50,75). Eu preciso para treinar a rede de tal forma que dada uma imagem de teste, eu posso classificar se eu quiser ampliar ou diminuir o zoom.

Assim, o conjunto de dados que eu tenho é a imagem, rés-do-verdade (zoom in e zoom out ou sem zoom) e o nível de zoom atual.

Como posso adicionar este nível de zoom atual em minha rede para que a rede treina corretamente?

Estou planejando usar VGG ou AlexNet para agora e, em seguida, passar para Inception ou ResNet no futuro.

Publicado 19/12/2018 em 14:20
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O que você poderia fazer é criar um modelo que processa a imagem via CNN e, em seguida, de alguma forma combina outros insumos para o modelo. Assim, o modelo deve ter algumas entradas: imagem, (zoom in e zoom out ou sem zoom), o nível de zoom atual. Então você passa a imagem para CNN (ou algumas camadas CNN) e depois achatar o mapa recurso e acrescentar outros valores de entrada e, em seguida, continuar através de algumas outras camadas. Ou você aumentar a imagem no início (se você tem que diminuir o zoom, zoom ...) e, em seguida, passar a imagem para a CNN. Eu não sei qual quadro você está usando, mas eu sei que eu iria tentar protótipo lo em Keras com API funcional.

Respondeu 19/12/2018 em 15:12
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