更改Inception-v4体系结构以在Tensorflow中进行多标签分类
我正在研究图像标记和注释问题，一个图像可能包含多个对象。我想培训inception-v4进行多标签分类。我的训练数据将是一个图像，长度向量等于类的数量，如果对象存在于图像中，则每个索引中有1个。例如，如果我有四个类（人、车、树、建筑物）。如果图像包含人和车。那么我的向量是（1，1，0，0） 我需要做哪些更改来培训inception-v4的标记和注释问题 在inception-v4体系结构中，我是否只需要更改输入格式，并将损耗函数从softmax更改为sigmoid_cross_entropy_和_logits更改Inception-v4体系结构以在Tensorflow中进行多标签分类,tensorflow,tf-slim,Tensorflow,Tf Slim,我正在研究图像标记和注释问题，一个图像可能包含多个对象。我想培训inception-v4进行多标签分类。我的训练数据将是一个图像，长度向量等于类的数量，如果对象存在于图像中，则每个索引中有1个。例如，如果我有四个类（人、车、树、建筑物）。如果图像包含人和车。那么我的向量是（1，1，0，0） 我需要做哪些更改来培训inception-v4的标记和注释问题 在inception-v4体系结构中，我是否只需要更改输入格式，并将损耗函数从softmax更改为sigmoid_cross_entropy_和
提前感谢。如果您想重新训练模型以输出不同的标签，请查看
图像\u重新训练在该示例中，我们重新培训了标准的inception v3模型，以识别花朵，而不是标准的ImageNet类别。为什么不尝试一下，让我们知道它是如何工作的？：）如何构造标签向量？如果使用默认的slim标准，则每个图像都应该有一个热向量样式标签。这是使用inception-v3：这不是多标签分类