预训练模型提取图像张量流的特征？

Question

有人可以提供可用模型的详细信息来提取张量流或Keras图像模型的特征吗？我一直在寻找能够提取图像特征的预训练模型。然后我将创建一个图像矢量，然后应用最近的邻居来找出相似的图像。

Answer 1

任何普通的预训练分类模型（如vgg或resNet）都会在每一层上提取图像的不同特征。虽然较早的图层将响应更基本和简单的特征（如边缘），但较深的图层将响应更具体的特征。如果要从图像中提取特定要素，则必须标记一些数据并使用该数据集训练模型。 为此，您可以使用预先训练的模型中的前几层作为编码器。

但我猜想只有CNN的解决方案可以让你获得更好的效果。以下是关于该主题的精彩读物：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1709/1709.08761.pdf

Keras实际上包含一些具有预训练权重的应用程序，包括vgg16：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/applications/vgg16.py

在那里你可以找到这个vgg16模型的权重链接（在imageNet上预训练）： https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5