基于RESISC-45遥感数据集的ResNet-50预训练模型的特征向量

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概述

概述

该模块已针对RESISC-45数据集上的遥感应用进行了预训练。

用法

该模块实现了图像特征向量的公共特征,用法如下:

Module= = hub.Module("https://tfhub.dev/google/remote_sensing/resisc45-resnet50/1")
images = ...  # A batch of images with shape [batch_size, height, width, 3].
features = module(images)  # Features with shape [batch_size, num_features].

对于此模块,输入图像的大小是灵活的,但最好匹配模型训练输入,即高度x宽度= 224 x 224像素。遵循通用图像输入约定,期望输入图像的颜色值在[0,1]范围内。

微调

建议将该模块用于自定义数据集上进行微调。微调需要导入带有标签集{“train”}的图形版本,以便在训练模式下进行批量归一化。

转载 https://tfhub.dev/google/remote_sensing/resisc45-resnet50/1

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文件编号:447
上传时间:2021-01-23
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阿托

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分类:
计算机/软件
标签:
人工智能图像特征向量