更改Inception-v4体系结构以在Tensorflow中进行多标签分类

Question

我正在处理图像标记和注释问题，只是图像可能包含多个对象。我想训练初始-v4进行多标签分类。我的训练数据将是一个图像，长度等于矢量数的矢量，如果图像中存在对象，则每个索引中的数据为1。例如，如果我有四个班级（人，车，树，建筑物）。如果图像包含人和汽车。然后我的矢量将是（1,1,0,0）。

我需要进行哪些更改才能为标记和注释问题培训初始-v4？

我是否只需要在inception-v4架构中更改输入格式并将损失函数从softmax更改为sigmoid_cross_entropy_with_logits？

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/inception_v4.py

提前谢谢。

Answer 1

如果您想重新培训模型以输出不同的标签，请查看image_retraining示例：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.1/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py

在该示例中，我们重新训练标准初始v3模型以识别鲜花而不是标准的ImageNet类别。