[英]SegNet for CT images pretrained weights
我正在尝试训练一个用于 ct 图像分割任务的 SegNet(使用 Keras TF)。 我正在使用 VGG16 预训练权重,但我在第一个卷积层遇到问题,因为我使用的是灰度图像,但 VGG 是在 rgb 图像上训练的。 我使用第二种方法解决了这个问题(不能使用第一种方法,因为需要太多内存)。 然而它并没有帮助我,价值观真的很糟糕(训练了 100 个时期)。
我应该从头开始训练第一个卷积层吗?
您可以尝试在 vgg 之前添加一个 Conv2D。 就像是:
> Your Input(shape=(height,width,1))
Conv2D(filters=3,kernel_size=1, padding='same',activation='relu')
> The VGG pretrained network (input = (height,width,3))
在您的情况下很有趣,因为通常使用 1x1 卷积来更改 object 的深度。
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