Tensorflowで転移学習させたモデルを保存する際の注意点 - Qiita
はじめに Tensorflowで転移学習させたモデルを保存し、再度それを読み込んで処理した時に諸々問題が発生した。 半日ほどハマったので、備忘録を兼ねてメモ。 問題の状況 １ tensorflow.train.saver.restore()を使って学習済みモデルを読み込んだ。この際に再学習させるモデルは若干変えたため、以下のように一部のパラメータだけを読み込んだ。 sess = tf.Session() ...... all_vars = tf.all_variables() ...... sess.run(tf.global_variables_initializer()) ...... var_to_restore = [] for num, var1 in enumerate(all_vars): _, deter, _ = var1.name.split('/', 2) if de
tensorflow/models/research/slim を転移学習する時の注意点まとめ - Qiita
はじめに tensorflow/models/research/slim にあるモデルを転移学習させようとしたら半日躓いたので、備忘録として解決策等まとめ。 公式ドキュメントにも転移学習のやり方が書いてるが、クラス数が同じ・全てのパラメータをrestoreさせる等、融通が効かない。 やろうとしたこと ImageNet等で学習済みのInception-v4（https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf） を別のタスクに転移学習させようとした。 ネットで調べたところ、tensorflow/models/research/slim 以外に「学習済みパラメータ＋コード」のセットが無かったので、これを利用することにした。 モデルの主要部分は tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/inception_v4.py h
論文まとめ：TernausNet: U-Net with VGG11 Encoder Pre-Trained on ImageNet for Image Segmentation - Qiita
論文まとめ：TernausNet: U-Net with VGG11 Encoder Pre-Trained on ImageNet for Image SegmentationDeepLearningCNNTensorFlowUnetSemanticSegmentation はじめに KaggleのCarvana Image Masking Challengeで１位を取ったモデル：TernausNet の論文をまとめてみた。 [1] V. Iglovikov, et. al. "TernausNet: U-Net with VGG11 Encoder Pre-Trained on ImageNet for Image Segmentation" arXiv：https://arxiv.org/abs/1801.05746 著者らのGithubコードは公開されている。 https://gi
論文まとめ：Gated Recurrent Convolutional Neural Network for OCR - Qiita
はじめに NIPS2017から、J. Wang らの Gated Recurrent Convolutional Neural Network for OCR をまとめてみた。 NIPS2017の論文ページはこちら。 http://papers.nips.cc/paper/6637-gated-recurrent-convolution-neural-network-for-ocr 著者らのコードはこちら。 https://github.com/Jianfeng1991/GRCNN-for-OCR 概要 OCRタスクのモデル RCNN(recurrent convolutional neural network)に gate を加えた GRCNN(Gated RCNN)を用いた この gate はRCL(recurrent convolution layer)における context mo
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
