एक सीएनएन के लिए एक अतिरिक्त पैरामीटर जोड़ने के लिए है, जबकि प्रशिक्षण

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तो, मैं एक नेटवर्क जहां मैं एक छवि, जमीन सच्चाई है, और एक अतिरिक्त पैरामीटर एक छवि से संबंधित (वर्तमान छवि राज्य) को प्रशिक्षित करने के लिए है।

वहाँ एक कैमरा है जो विभिन्न ज़ूम स्तर पर छवि खींचता है। एक विशेष आसपास के लिए, मैं विभिन्न ज़ूम स्तरों (0,25,50,75) के साथ चार चित्र हैं। मैं नेटवर्क ऐसी है कि एक परीक्षण छवि को देखते हुए, मैं अगर मैं ज़ूम इन या ज़ूम आउट करना चाहते हैं वर्गीकृत कर सकते हैं को प्रशिक्षित करने की जरूरत है।

तो, डाटासेट मैं छवि, जमीन सच्चाई (ज़ूम ज़ूम इन या आउट या कोई ज़ूम), और वर्तमान ज़ूम स्तर है।

मैं कैसे इतना है कि नेटवर्क ठीक से गाड़ियों मेरे नेटवर्क में इस वर्तमान ज़ूम स्तर जोड़ सकते हैं?

मैं या AlexNet अब के लिए VGG इस्तेमाल की योजना बना रहा हूँ और फिर भविष्य में स्थापना के समय या ResNet पर चले जाएं।

19/12/2018 को 12:20
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क्या तुम कर सकते हो एक मॉडल है जो सीएनएन के माध्यम से छवि संसाधित करता है और उसके बाद किसी भी तरह मॉडल के लिए अन्य इनपुट को जोड़ती पैदा करते हैं। तो अपने मॉडल में कुछ आदानों होना चाहिए: छवि, (ज़ूम या बाहर या नहीं ज़ूम ज़ूम), वर्तमान ज़ूम स्तर। तो अगर आप सीएनएन (या कुछ सीएनएन परतें) करने के लिए छवि से पारित और फिर विशेषता मानचित्र समतल और अन्य इनपुट मानों को संशोधित और फिर कुछ अन्य परतों के माध्यम से जारी है। या फिर आप शुरुआत पर छवि को बढ़ाने और उसके बाद सीएनएन के लिए छवि से पारित (आप, बाहर ज़ूम ज़ूम आउट ... करना चाहते हैं)। मैं नहीं जानता कि जो ढांचा प्रयोग कर रहे हैं, लेकिन मैं जानता हूँ कि मैं कार्यात्मक एपीआई के साथ Keras में यह प्रोटोटाइप करने के लिए कोशिश करेंगे।

19/12/2018 को 13:12
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