对于具有4个通道的图像，在Keras中使用预先训练的ResNet 50

我有没有办法将ResNet50的ImageNet权重用于具有形状图像（224,4）的项目？图像有R、G、B、Y通道

目前，我只是在使用

 model = ResNet50(include_top=True, weights=None, input_tensor=None, input_shape=input_shape, pooling=None, classes=num_classes)

现在，如果我需要使用ImageNet权重，我需要始终将类数设置为1000。我试着这样做，然后弹出最后一层，添加我自己的稠密（num_类）层。然而，现在，频道的数量是一个问题

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在使用ImageNet weights时，是否有人能建议一种在模型中容纳4个通道的方法？

不，没有真正的方法，网络只是没有使用额外的通道进行训练。您唯一的选择是使用RGB数据。有什么方法可以合并频道吗？我使用numpy.stack（）简单地添加通道。不过，我可以就如何将4个频道调整为3个频道提出一些建议。这是你必须尝试的，不是任何人都能告诉你的。记住，你和只有你有这些数据，所以只要进行实验，看看什么效果最好？另外，你们有并没有弄明白这一点？从技术上讲，你们可以使用

keras.applications

来修改网络。我已经制作了一个使用imagenet权重的ResNet50的最小工作示例（修改内容：第1个conv名称：“conv1\u NEW”，model.load\u权重（权重路径，by\u name=True））。链接：