Tensorflow RGB-D训练
我有给定场景的RGB-D（颜色和深度）图像。我想使用tensorflow来训练一个基于预训练网络（如inception）的分类模型。据我所知，这些预先训练的模型是使用3通道RGB图像构建的。但是，无法处理包含第四频道的问题 如何直接使用RGB-D图像？我是否需要预处理图像，并分离RGB和D，如果需要，如何单独使用D（1通道）Tensorflow RGB-D训练,tensorflow,computer-vision,Tensorflow,Computer Vision,我有给定场景的RGB-D（颜色和深度）图像。我想使用tensorflow来训练一个基于预训练网络（如inception）的分类模型。据我所知，这些预先训练的模型是使用3通道RGB图像构建的。但是，无法处理包含第四频道的问题 如何直接使用RGB-D图像？我是否需要预处理图像，并分离RGB和D，如果需要，如何单独使用D（1通道） 谢谢大家! 如果你想使用预先训练好的模型，你只能使用RGB，因为他们只被训练来理解RGB。在这种情况下，正如您所说：分离它们并丢弃深度 要使用这样的4通道图像，您需要从头开
谢谢大家! 如果你想使用预先训练好的模型，你只能使用RGB，因为他们只被训练来理解RGB。在这种情况下，正如您所说：分离它们并丢弃深度 要使用这样的4通道图像，您需要从头开始重新训练网络，而不是加载预先训练好的权重集
使用与3通道图像相同的体系结构（除了支持4通道输入所需的微小更改外），您可能会获得很好的效果，因此重新培训应该不会太难。如果您想使用预先培训的模型，您只能使用RGB，因为他们只接受过了解RGB的培训。在这种情况下，正如您所说：分离它们并丢弃深度 要使用这样的4通道图像，您需要从头开始重新训练网络，而不是加载预先训练好的权重集 使用与3通道图像相同的体系结构（除了支持4通道输入所需的微小更改外），您可能会获得很好的效果，因此再培训应该不会太难