我有一个庞大的皮肤图像数据集，每一个都与一个水合值（百分比）相关联。
现在我正在研究从图像中预测水合值。我的想法：在数据集上训练一个 CNN，并使用均方误差回归评估模型。
首先，这听起来像是一种明智的尝试方式吗？
其次，我想在移动设备上运行模型。您能否推荐任何带有 Caffe2（或 TensorFlow）的示例或可能解释类似任务的图表？
从图像集预测值
人工智能
卷积神经网络
预言
线性回归
2021-11-05 23:28:46
1个回答
你最初的想法似乎是正确的。在创建自己的分类器之前，您可能想尝试迁移学习，使用一些预训练的网络，如大多数机器学习框架中包含的 VGG16。
至于在移动设备上的推理，TensorFlow 提供了一些关于这个主题的教程： https ://www.tensorflow.org/mobile/tflite/
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