resnet

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Pretrained ResNet V2モデルを使用したSlimクラシファイアの作成

スリムなドキュメントで提供されている、あらかじめ訓練されたResNet V2モデルを使用する画像分類子を作成しようとしています。ここで コードは今のところです：問題は、私はこのエラーを取得しておくある import tensorflow as tf slim = tf.contrib.slim from PIL import Image from inception_resnet_v2 im

tensorflow tf-slim resnet 2017-04-25

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Mxnet lro_labelsのバインドエラーとイメージ回帰のデータ

私はresnet50を微調整することによってイメージ回帰（4つのラベル）を行うためにmxnetを使用します。 Iは シンボルにLinearRegressionOutputとSoftmaxOutputを変更私が代わりにトレーニングACCの（）メトリック= mx.metric.MSEを用い数 に画像ラベルを変更しました。 シンボルは最後のレイヤーに似ています。 { "op": "FullyConne

regression bind conv-neural-network mxnet resnet 2017-06-15

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画像取得のためのconvnnetからの機能を改善するには？

私は3つのクラスを持っています。 （トレーニング用に50k、検証用に12k） あらかじめ訓練されたvgg16とresnet50を使用し、モデルをフリーズし、上に高密度レイヤーを訓練するだけで、検証精度は99％に達します。 レイヤーをフリーズ解除してフィーチャーを改善するか、フィーチャーをそのまま使用する必要がありますか？ また、vgg16はResnet50より優れた機能抽出機能ですか、Resnet

neural-network keras conv-neural-network resnet 2017-08-07

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テンソルフローのオブジェクト検出APIの評価セットで、検出されたボックスを取得するにはどうすればよいですか？

私は自分のデータセットでResnet 101のFaster RCNNを使って、最近リリースされたTensorflowのオブジェクト検出用APIを使って作業していました。 Validationデータを訓練して評価するようですが、Evalセット内のすべてのイメージのバウンディングボックスをファイル内に取得/保存したり、ソースコードの場所を取得する方法があれば期待していました予測されたバウンディングボッ

tensorflow computer-vision deep-learning object-detection resnet 2017-06-24

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ResNet RGBのテンソルフロースリム

テンソルフロースリムを使用して、vggやresnet-50などの訓練済みのモデルをロードしています。私はresnetsのための同様の何かを見つけることができませんでした from preprocessing.vgg_preprocessing import (_mean_image_subtraction, _R_MEAN, _G_MEAN, _B_MEAN) ：

tensorflow deep-learning tensorflow-gpu tf-slim resnet 2017-08-14

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テンソルフロースリムのResNet-50のイメージセンタリング

テンソルフロースリムのResNet-50モデルを使用してフィーチャを抽出しています。私の質問は、画像を入力する前にいくつかの標準的なResNets-50の平均値に従って画像を中央に配置する必要がありますか？私はvgg-19のために、で定義された _mean_image_subtraction(image, means)を使用してセンタリングのオプションを提供することを知っています。しかし、私はRe

computer-vision deep-learning tensorflow-gpu tf-slim resnet 2017-08-24

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ResNet50 kerasからは予測と出力で異なる結果が出る

ResNet50をKerasから微調整したいが、最初は同じ入力でResNet50の予測がモデルの出力と異なることがわかった。実際、出力の価値は「ランダム」と思われる。私は間違って何をしていますか？ ありがとうございます！ ここでは、私のコードです： import tensorflow as tf from resnet50 import ResNet50 from keras.preproce

tensorflow keras resnet 2017-10-19

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