背景 我一直在使用 Caffe 框架，玩弄 Deep Dream 和 Inceptionism，可视化 GoogLeNet 的层级。这是一个为 Imagenet 项目构建的架构，该项目是一个大型的视觉数据库，旨在用于视觉对象识别。 您可以在此处找到 Imagenet：Imagenet 10...

有人知道ImageNet数据集中图片的分辨率吗？ 很抱歉，在他们的网站或任何论文中都没有找到相关信息。

我有两个关于如何加载Imagenet数据集的问题。我下载了ILSVRC2012验证集（因为训练集太大了），但是我有两个问题。 我不知道如何找到标签。 只有像“ILSVRC2012_val_00000001.JPEG”这样的jpeg文件，但没有标签。我该如何找到它们？ 据我所知，Imagen...

我使用一台配置适中的机器，只有一张GPU（GeForce GTX 980 Ti，6GB）来训练Inception V3。最大批处理大小似乎约为40。 我使用了inception_train.py文件中指定的默认学习率设置：initial_learning_rate = 0.1，num_epo...

我无法从官方网站下载原始的ImageNet数据集。然而，我发现pytorch将ImageNet作为其torch vision数据集之一。 问题1：那是原始的ImageNet数据集吗？ 问题2：我该如何获取数据集的类别，就像在Cifar-10中所做的那样。classes = [‘airpla...

我的目标是“添加”更多类别到Tensorflow Inception自带的1000个Imagenet类别中。现在，我可以通过重新训练整个模型，使用bazel-bin/inception/imagenet_train来实现，但每次添加一个新类别都需要很长时间。 是否可以使用bazel-bin/...

两个问题: 1) 有人知道是否可以向预训练的Inception-v3模型中添加新的图像类别吗？例如，我想在TensorFlow上对大量国旗进行训练，但我需要确保仍然可以识别来自ImageNet层次结构的图像。我知道有一种方法可以清除Inception的顶层并完全重新训练模型以适应我的类别，但...

ImageNet图像大小各异，但神经网络需要固定大小的输入。 一个解决方案是选择一个尽可能大的裁剪尺寸，以图像中心点为中心。这种方法虽然可行，但也有一些缺点。通常情况下，图像中感兴趣的物体的重要部分会被剪掉，甚至有时正确的物体完全缺失，而另一个属于不同类别的物体却可见，这意味着您的模型将对该...

我已经找到了在（彩色）imagenet数据库上预训练的VGG16网络（.npy格式）。是否有一个在灰度版本的imagenet数据库上预训练的VGG16网络可用? （通常使用conv1.1层的3通道滤镜来处理灰度1通道输入的“技巧”对我来说不够。我正在寻找网络性能的逐步改进，因此需要查看预训练...

我使用以下命令编译文件。 protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. 因此，代码被编译成.py文件。 然而，我收到了以下错误代码。 ~/Documents/imgmlreport/inception/classifica...