Ant*_*udd 2 python machine-learning neural-network deep-learning tensorflow
我看过这篇博文,介绍了如何使用Google的图像分类模型Inception V3本地化图像中的对象.
"我们可以将8x8x2048表示解释为特征网格,将图像分解为8个水平和8个垂直网格方块."
任何人都可以解释我如何在python中访问8x8x2048的Inception层？然后使用1x1卷积将这些向量中的每一个映射到类标签？
谢谢!
将在tensorflow的回购以来模型调用inception.slim.inception_v3,您需要修改网络功能在这里为1x1的卷积添加更多的层.
变化将非常小,您可以按照它构建其他图层的方式.简单来说,图层就像:
net = ops.conv2d(net, 2048, [1, 1])
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