Как тренировать каффемодель на нашем собственном наборе данных?

Question

Я попытался использовать предварительно обученный bvlc_reference_caffenet.caffemodel для распознавания объектов с изображений. Я получил хорошие результаты для изображений, содержащих только один объект. Для изображений с несколькими объектами я удалил термин argmax() из прогноза, который дает метку класса с максимальной вероятностью.

Тем не менее, для ярлыков, которые я получаю, точность невелика. Итак, я подумываю о подготовке того же caffemodel на моем собственном наборе данных (содержащий изображения с несколькими объектами). Как мне продолжить? Есть ли способ переучивать заранее подготовленный caffemodel с различным набором данных?

Answer 1

То, что вы после того, как называется «точной настройки»: принимая глубокую сеть обученных для задания А, повторное использование его веса и переучивать его для выполнения задачи B.
Вы можете начать с this tutorial, но вы найдете гораздо больше информацию просто путем googling «модель тонкой модели».

Вы также можете быть заинтересованы в this post относительно тренировки caffe с несколькими категориями на входное изображение.