问题标签 [densenet]

我正在使用 DenseNet 在 Keras 中进行二进制分类。

创建加权类：

结果，我有

我为模型安装了class_weight

但是当我想评估模型时，我不确定如何评估加权模型，因为这class_weight是历史的一部分。

如何使用model_dense_201加权模型而不是默认模型来更新此代码？

I am trying to write a GAN generator based on Densenet and Deconv method. I am new to PyTorch and unable to figure out

I tried the approach as suggested in

Pytorch TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 4 were given

but I cannot figure out the solution.

My code:

我有一个由图像组成的数据集。我正在尝试对此数据集执行多标签分类。但是训练标签包含太多的 CSV 文件格式的标签。现在我发现在培训过程中如何在 CSV 文件中使用这些标签有点困难。我读了一些博客；作者建议对这些标签执行 one-hot 编码。现在我被困在如何进行。下面是标签的截图。

我正在尝试使用 fast.ai 库训练密集网络模型。我检查了文档，并设法使其适用于 resnet50。但是，对于densenet，似乎找不到模块。

我尝试arch=models.dn121按照本论坛所述使用。但我得到同样的错误。

有人可以帮忙吗？

这是代码：

这是错误：

我正在研究医学图像数据，它的形状有 1 个通道（例如 mnist）。但大多数迁移学习模型只接受“RGB”通道（3 个输入通道）。而且我不想添加相同的通道来使其成为“RGB”。我想只使用 1 个通道进行训练。有什么想法吗？谢谢。

我的项目是关于图像分类的。我已经在 kaggle 上训练了我的模型，learn.export()并将其保存为export.pkl.

现在，我尝试在新的 Kaggle 笔记本中加载它并使用它来预测单个图像。但我得到这个错误：

这是我的代码：

我使用 fast.ai 1.0.40 来训练我的模型和测试部分。我尝试从一个帖子中使用这个解决方案，但我仍然遇到同样的问题：

我正在尝试提取在 Densenet121 CNN 上训练的数据集（x 射线图像）的特征向量，以便使用 Pytorch 进行分类。我想从中间层之一中提取特征向量。

模型.eval() -->

我想我必须在下面的代码块中做一些工作，但我需要帮助才能做到这一点。

我想获取特征向量，然后保存它们，以便以后将它们用作另一个函数的输入。

谢谢你。

CNN 算法如 DenseNet DenseNet强调参数效率，通常会导致更少的 FLOP。但是，我很难理解的是为什么这很重要。特别是对于 DenseNet，它的推理速度很慢。减少参数大小/FLOPs 的目的不是为了减少推理时间吗？这些优化是否还有另一个现实世界的原因，例如使用的能源可能更少？

当我运行下面粘贴的代码时，模型只是针对“乘数”=1 或 =4 进行训练。在 google colab 中运行相同的代码 → 只训练 multiplier=1

我在这里使用 DenseNet 的方式有什么错误吗？

在此先感谢，感谢您的帮助！

如果训练没有开始，输出是：

我目前正在将 DenseNet_121 dnn 模型用于 ImageNet 数据集，并在 OpenCv 中使用 Caffe 框架对图像进行分类。

我的问题是我只想知道特定对象（例如老虎）是否在框架中，而不是 ImageNet 数据集的所有 1000 个对象的概率。

为了解决这个问题，我创建了一个单独的 my_objects.txt 文件，其中包含我感兴趣的对象。然后我检查 ImageNet 数据集中最有可能出现在框架中的对象是否在该 my_objects.txt 文件中。

问题在于它非常慢（在树莓派上运行）。我的猜测是，这是因为该模型正在计算所有 1000 个对象的概率，而不是仅计算我真正感兴趣的少数对象。

有没有办法从模型中删除其他对象以加快速度？

我拥有的文件是：

• DenseNet_121.caffemodel
• DenseNet_121.protobuf
• classification_classes_ILSVRC2012.txt（列出 ImageNet 数据集的 1000 个对象）
• my_objects.txt（列出感兴趣的classification_classes_ILSVRC2012的对象）

如果有人可以帮助我，将不胜感激！