我们可以将在 RGB 图像上训练的模型的权重用于灰度图像吗? [英] Can we use the weights of a model trained on RGB images for Grayscale images?

问题描述

实际上我正在尝试使用从 Image Net 上预训练的初始模型到我的灰度数据集的迁移学习，所以我只想知道我可以使用相同的权重还是应该在使用之前先进行一些更改权重.

actually I am trying to use transfer learning from pre trained inception model on Image Net to my dataset which is in gray scale , so i just want to know can i use the same weights or some changes should be made first before using the weights.

提前致谢.

推荐答案

有几个选项可用:

1. 使用标准 OpenCV 函数将灰度图像转换为彩色图像.
2. 在前面添加一个深度为 3 的卷积层作为输出.照常进行.
3. 从现有网络的第一层中选择一组权重.
4. 平均现有网络第一层的权重.

每个选项分别有不同的权衡:

Each option has different trade-offs respectively:

1. 这可能会很好地工作，但您要付出额外计算的代价，在这种情况下可能不会很多.
2. 您可能正在学习尝试映射到 RGB 的过滤器，因此这可能类似于 1.
3. 这是一个黑客行为，可能不会像您期望的那样工作.
4. 同 3.

这篇关于我们可以将在 RGB 图像上训练的模型的权重用于灰度图像吗?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！