現在pythonでDeep Learningについて研究しております者です。(実装経験2年)
私は現在、ImageNetを用い、グレイスケール(以下GS)の医療画像へ転移学習する実装をしております。様々なサイトで実装しております一般的なやり方は、事前にGSの医療画像をRGB用にshape変換し、ImageNetというRGB(3次元)のパラメータを引っ張ってきて転移学習する方法だと思います。
<kerasで実装する例>
from keras.applications.resnet50 import ResNet50 model = ResNet50(weights='imagenet')
しかし、この論文ではGSの医療画像をRGB変換するのではなく、RGBのImageNetをGSに変換し、学習パラメータを使用して転移学習させる方が精度向上する趣旨の内容であります。確かにGSの医療画像をRGB変換してしまうとRGBのImageNetで学んだRGBという色情報を医療画像の学習で生かし切れない学習になると個人的にも思っております。この論文ではわざわざImageNetをダウンロードしてRGBをGSに変換しております。しかしImageNetは1400万枚もの画像ですので、画像ダウンロードではなく、できればGSのImageNetで学習した際のパラメータとしての情報を取得したいと考えております。このGSのImageNetで学習したパラメータというのはどこかに落ちているのでしょうか?。それとも既に引数として指定できるのでしょうか?。私なりに様々なサイトを探して見ましたが見つけることができませんでしたので、今回こちらのteratailで確認致したいと思った次第です。
大変恐縮ですが、是非ご教授頂けますと幸いです。
よろしくお願い申し上げます。
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2020/07/21 03:51
2020/07/21 04:33
2020/07/21 06:29