기본 'bvlc_reference_caffenet'모델을 사용하고 있습니다. 주걱을 감지하려고합니다. 이제 내가 얻는 결과는 꽤 만족 스럽습니다. 주걱 클래스는 항상 상위 5 개의 예상 클래스 중 하나이지만 나머지는 쓸모없는 임의의 것들입니다. 내가 원하지 않는 결과를 제거하기 위해 필터를 추가 할 수는 있지만 Caffe는이 기능을 자체적으로 제공합니까? 말한 수업을 찾을 수 없습니까?훈련 된 Caffe 모델을 클래스 세트로 제한하는 방법이 있습니까?
예. 'bvlc_reference_caffenet'은 신경망의 구조를 정의하는 텍스트 파일과 함께 제공됩니다. 그것은 inuput 레이어, 숨겨진 레이어 및 출력 레이어의 집합으로 구성되어 있습니다. 가능한 가장 좋은 주걱 찾기로 만들고 싶다면 출력 레이어를 수정하여 "spatul"과 "나머지 세상"으로 만들어야합니다.
모델을 다시 연습해야한다는 점을 유의하십시오. 실제로 기존 모델의 가중치를 사용하고 모델을 생성하는 데 사용 된 반복의 일부만을 통해 모델을 수정하면 충분합니다. 여전히 계산 상 매우 비쌉니다. 또한 숨겨진 레이어의 아키텍처가 최적이 아닐 수도 있습니다.
내 생각에 스스로 필터링하는 것은 필요한 것입니다.
제가 사용하고있는 모델은 이미 매우 정확하게 Spatulas를 감지합니다. 재교육이 향상되거나 새로 시작됩니까? – legolasshegolas
예, 정확하게 사용하면 더 좋게됩니다 - 진정한 전용 주걱 검출기입니다. 노력할만한 가치가 없을 수도 있음을 염두에 두십시오. 정제 (기존 네트워크 구축)하면 더 효과적입니다. 재교육은 더 나은 결과를 제공 할 수 있지만 계산 자원이 훨씬 많이 필요합니다. –
@legolasshegolas이 질문에 대한 답변이 있습니까? 귀하가 올린 모든 질문에서 정답을 표시하지 않았습니다. 사용자 중 어느 누구도 좋은 답변을 제공하지 않았습니까? –
모델에서 제공하는 출력 수를 변경해야하며 다른 데이터 세트를 사용하여 출력을 미세 조정해야합니다. – malreddysid