我发现 VGG16 网络在（彩色）imagenet 数据库（如 .npy）上进行了预训练。是否有在可用的 imagenet 数据库的灰度版本上预训练的 VGG16 网络？
（在灰色 1 通道输入上使用 conv1.1 层的 3 通道过滤器的通常“技巧”对我来说还不够。我正在研究网络性能的增量改进，所以我需要看看当预训练模型“查看”灰度输入时，迁移学习的行为）。
谢谢！
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是的，有这个： https ://github.com/DaveRichmond-/grayscale-imagenet
灰度图像网络训练模型，以及在 X 射线上微调的版本。他们表明 Imagenet 的性能几乎没有下降。
于 2020-12-22T08:58:22.127 回答
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@GrimSqueaker 给了你这篇论文的代码：https ://openaccess.thecvf.com/content_eccv_2018_workshops/w33/html/Xie_Pre-training_on_Grayscale_ImageNet_Improves_Medical_Image_Classification_ECCVW_2018_paper.html
但是，在其中训练的模型是 Inception v3 而不是 VGG16。
你有两个选择：
- 使用彩色预训练 VGG16 模型并将一个通道复制到三个通道
- 在 ImageNet 灰度数据集上训练您的 VGG16 模型。
您可能会发现此链接很有用： https ://github.com/zzangho/VGG16_grayscale
于 2021-07-15T11:57:29.600 回答