Computer vision 使用3通道（RGB）PyTorch模型对4通道（RGBY）图像进行分类

我用4通道图像（RGBY）标记数据集。我想使用预训练分类模型（使用

pytorch

和ResNet50作为模型）。不过，所有的pytorch型号都适用于3个通道。 因此，问题是：如何使用3通道预训练模型来处理4通道数据？我将以下一种方式加载模型：

导入torchvision.models作为模型
resnet50=models.resnet50（pretrained=True）

您可以修改CNN的第一层，使其需要4个输入通道，而不是3个。在您的例子中，第一层是

resnet50.conv1

。因此：

import torchvision.models as models
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)

# modify first layer so it expects 4 input channels; all other parameters unchanged
resnet50.conv1 = torch.nn.Conv2d(4,64,kernel_size = (7,7),stride = (2,2), padding = (3,3), bias = False) 

# test
inp = torch.rand([1,4,512,512])
resnet50.eval()
resnet50.training = False
out = resnet50(inp) # should evaluate without error

这种变化的简单性是通过以下实现细节实现的：对于2D卷积（对于其他维度卷积也是如此），Pyrotch为每个期望的输出平面（特征映射）和每个输入平面卷积一个内核。这将导致n_输入_平面x n_输出_平面总特征贴图（在本例中分别为4和64）。Pytorch然后对每个输出平面的所有输入平面求和，得到n个输出平面的总和，而不考虑输入平面的数量

---

好消息是，这意味着您可以添加额外的输入平面（贴图），而无需修改第一层之后的网络。其中（可能在某些情况下）不利的部分是，对所有输入特征映射的处理是相同的，并且在第一次卷积结束时，每个特征映射的信息都被完全合并。在某些情况下，可能需要在开始时以不同的方式处理输入特征映射，在这种情况下，您需要定义两个单独的CNN分支，以便在每一层中不将特征添加到一起。

您可以修改CNN的第一层，使其期望4个输入通道，而不是3个。在您的例子中，第一层是

resnet50.conv1

。因此：

import torchvision.models as models
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)

# modify first layer so it expects 4 input channels; all other parameters unchanged
resnet50.conv1 = torch.nn.Conv2d(4,64,kernel_size = (7,7),stride = (2,2), padding = (3,3), bias = False) 

# test
inp = torch.rand([1,4,512,512])
resnet50.eval()
resnet50.training = False
out = resnet50(inp) # should evaluate without error

这种变化的简单性是通过以下实现细节实现的：对于2D卷积（对于其他维度卷积也是如此），Pyrotch为每个期望的输出平面（特征映射）和每个输入平面卷积一个内核。这将导致n_输入_平面x n_输出_平面总特征贴图（在本例中分别为4和64）。Pytorch然后对每个输出平面的所有输入平面求和，得到n个输出平面的总和，而不考虑输入平面的数量

---

好消息是，这意味着您可以添加额外的输入平面（贴图），而无需修改第一层之后的网络。其中（可能在某些情况下）不利的部分是，对所有输入特征映射的处理是相同的，并且在第一次卷积结束时，每个特征映射的信息都被完全合并。在某些情况下，可能需要在开始时以不同的方式处理输入特征映射，在这种情况下，您需要定义两个单独的CNN分支，以便在每一层上不将特征添加到一起。

如果可以，您还可以使用

x[：，：，：，0]

删除第四维，如果可以，您也可以使用

x[：，：，：，0]

以这种方式删除第四维，或者您可以始终只更改第一个conv层中的in_通道：resnet50.conv1.in_通道=4我可以对vgg19执行完全相同的操作吗？我正在尝试，但是维度出现错误，但是VGG层名称不同。试试：

model.features[0]=torch.nn.Conv2d（4,64，kernel_size=（3,3），stride=（1,1），padding=（1,1））

这样做都可以，或者您总是可以只更改第一个conv层中的in_通道：resnet50.conv1.in_通道=4我可以对vgg19做完全相同的操作吗？我正在尝试，但是维度出现错误，但是VGG层名称不同。Try:

model.features[0]=torch.nn.Conv2d（4,64，内核大小=（3,3），步长=（1,1），填充=（1,1））