事前トレーニングされたmxnetネットワークを完全に畳み込みにする

Question

既存のトレーニング済みmxnetモデルavailable hereのいずれかを完全畳み込み型に変換したいと考えています。

これは、任意のサイズの画像を入力し、ストライドを指定し、フル出力を得ることを意味します。 たとえば、モデルが224x224x3イメージでトレーニングされているとします。私は226x226x3の画像を入力し、3x3xnum-class出力を得るためにstride = 1を指定したいと思います。 私は「理論的に」求めているのではなく、コード例として:-)

ありがとう！この例によれば

Answer 1

：https://github.com/dmlc/mxnet-notebooks/blob/master/python/tutorials/predict_imagenet.ipynb

あなたがモデルバインディング時にデータの形状を変更することができます。

mod.bind(for_training=False, data_shapes=[('data', (1,3,226,226))]) 

を次にあなたが入力3 * 226 * 226の画像をすることができます。

もう一つの例：http://mxnet.io/how_to/finetune.html

この例では、FC層との事前訓練を受けたモデルの最後の層を置き換えます。