我正在尝试提取图像集的特征。我正在使用来自这个站点的 CNN 。
谁能告诉我如何使用 CNN 对图像进行特征提取？我找了很多地方。但是没有地方清楚地提到特征提取部分。
使用 TensorFlow CNN 提取特征
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特征提取
2021-10-08 11:27:10
3个回答
现在使用 Github 上的 tensorflow/models 存储库可以更轻松地在 TensorFlow 中提取 CNN 特征。这里有预训练的 VGG、ResNet、Inception 和 MobileNet模型。
我使用以下包装器在 TensorFlow 中方便地提取特征。您可以只为该工具提供图像列表。它将预处理图像并通过网络前馈提取特征。您可以指定要提取的图层名称，然后将它们保存到 HDF5 或 pickle。
实际上，在你完成训练之后，所有这些卷积层的权重就是你提取的特征图。
您可以尝试可视化这些权重以及激活以获得完整的特征图。这是您可以参考的指南。
参考
你可以把卷积想象成信息的混合。想象一下将两个装满信息的桶倒入一个桶中，然后根据特定规则进行混合。
为了提取图像的特征，CNN 在每个图像上使用所谓的内核，并根据网络中的传播调整内核。然后在整个图像上卷积一个内核以产生所谓的特征图。您可以将特征图可视化为如下所示：
随着层变得越来越深，网络获得了越来越大的特征提取知识。初始层负责图像的较小细节，更深层能够识别更大的图片。adeshpande3的这些图像对每一层发生的事情给出了非常良心的解释。
您可以参考timdettmers 的博客，然后再参考Adesh pande 的博客。他们对 CNN 给出了清晰的解释。
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