Deep learning 为单通道数据集微调fcn alexnet时出错

我正在运行fcn alexnet进行语义分割，我下载了预训练模型。由于我的数据是单通道的，因此显示了一个错误：

 ERROR: Cannot copy param 0 weights from layer 'conv1'; shape mismatch. Source param shape is 96 3 11 11 (34848); target param shape is 96 1 11 11 (11616). To learn this layer's parameters from scratch rather than copying from a saved net, rename the layer.

有人能给我引路吗？ 形状如下：

Feature shape (1, 256, 256)
Label shape (1, 256, 256)

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如果只需要重新训练最后一层，则可以重命名它（请参见以下答案：）

在您的情况下，问题是

96x3x11x11

！=<代码>96x11x11。您正在尝试将用于彩色图像的预训练模型应用于灰度数据集（正如您已经发现的）。最简单的修复方法是只训练彩色图像。一种方法是添加一个

Tile

层来复制输入三次

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显然，这不是很有效。但这是我能想到的对灰度数据使用预训练模型的唯一方法。

如果不更改caffe代码，就无法部分加载blob。由于错误已经建议您重命名图层。还有train.ThanksHow我可以应用瓷砖层吗？数据层和底层和顶层之后应该是什么？这是正确的吗？图层{name:“tl”type:“Tile”bottom:“data”top:“data”tiling_param{Tile_dim:3}我认为这是正确的。但由于形状发生变化，您无法在适当的位置执行此操作。所以将输出称为“data_tiled”或类似的东西。