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ImageNetにはGrayscaleパラメータは落ちていませんでしょうか?

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taka-ken

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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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回答 1

checkベストアンサー

0

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?

私の知る限り、ImageNet をグレースケール化して学習した事前学習済みが配布されているのは見たことないのですね。
なので、入力チャンネルが1チャンネルの事前学習済みモデルがネットに落ちていなければ、ImageNet の画像をグレースケール化して自分で学習が必要です。
計算リソースが限られていて ImageNet の学習が難しいようであれば、Grayscale -> RGB に変換して、RGB の学習済みモデルを使うのが無難かと思います。

3チャンネル → 1チャンネルで変わるのは最初の畳み込み層の重みの形状だけなので、それ以外の層は事前学習済みモデルの重みで初期化して最初の畳み込み層だけ転移学習するというアイデアもありますが、上手くいくかはやってみないとわかりません。

追記

Kerasの場合、ImageNetのパラメータを用いる時は上記のようにImageNetパラメータを選択しますので、1部分だけ用いることが可能なのか疑問に思いました。

Keras / TensorFlow でもできるとは思いますが、自分は Pytorch しか使わないので具体的なやり方はわからないです。
Pytorch だと以下のように3チャンネルのモデルで事前学習済みの重みで初期化したあと、最初の畳み込み層だけ変えれば、1チャンネルを入力にするモデルができます。

import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# ResNet-18 を作成する。
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 最初の畳み込み層だけ変更
model.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
print(model)

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  • 2020/07/21 12:51

    tiitoiさん、早速のご連絡ありがとうございます。
    やはりImageNetのGS版パラメータは落ちていないのですね。
    私の計算リソースが限られております為、やはり医療画像の方をGrayscale -> RGB に変換するやり方が無難なのですね。

    「3チャンネル → 1チャンネルで変わるのは最初の畳み込み層の重みの形状だけなので、それ以外の層は事前学習済みモデルの重みで初期化して最初の畳み込み層だけ転移学習するというアイデアもあります」
    →こちらに関しまして質問なのですが、ImageNet(RGB)で学習されたパラメータの初期のConvo層以外のConvo層のパラメータだけを転移学習に使うことは可能なのでしょうか?
    model = ResNet50(weights='imagenet')
    という風にKerasの場合、ImageNetのパラメータを用いる時は上記のようにImageNetパラメータを選択しますので、1部分だけ用いることが可能なのか疑問に思いました。

    大変申し訳ありません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。

    キャンセル

  • 2020/07/21 13:33

    すみませんが、Keras は使わないので具体的なやり方はわからないです。Pytorch だと追記のように簡単にできます。

    キャンセル

  • 2020/07/21 15:29

    tiitoiさん、ご返信頂きましてありがとうございます。
    分かりやすい説明を頂き大変感謝しております。
    私、Pytorchも使うことが可能ですので是非頂きましたコードを参考にコードを組み立てて実装してようと思います。
    ありがとう御座いました。

    キャンセル

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