Pytorchで全学習済みモデルの特徴マップと特徴ベクトルの抽出 - Pythonいぬ転移学習、スタイル変換、物体検知、セマンティックセグメンテーション、メトリックラーニング、perceptual loss、ゼロショット学習など学習済みモデルの中間層を使いたい場合がよくある。Pytorchで使える学習済みモデルの特徴マップと特徴ベクトルを抽出する方法についてまとめてみる。 特徴マップと特徴ベクトル pytorchで使える学習済みモデル AlexNet 特徴マップ 特徴ベクトル VGG 特徴マップ 特徴ベクトル ResNet, ResNext, WideResNet 特徴マップ 特徴ベクトル SqueezeNet 特徴マップ 特徴ベクトル DenseNet 特徴マップ 特徴ベクトル GoogLeNet 特徴マップ 特徴ベクトル ShuffleNet 特徴マップ 特徴ベクトル MobileNet 特徴マップ 特徴ベクトル MNASNet 特徴マップ 特徴ベクトル まとめていて気
