VGG16在灰度图像网上训练

Question

我发现VGG16网络在（彩色）imagenet数据库上预先训练过（如.npy）。是否有可在灰度版imagenet数据库上预先培训过的VGG16网络？

（在灰色的1通道输入上使用conv1.1层的3通道滤波器的常用'技巧'对我来说还不够。我正在寻找网络性能的逐步改进，所以我需要看看预训练模型“看”灰度输入时传递学习的行为。

谢谢！

Answer 1

是的，有这个： https://github.com/DaveRichmond-/grayscale-imagenet

灰度图像网络训练模型，以及在 X 射线上微调的版本。他们表明 Imagenet 的性能几乎没有下降。

Answer 2

@GrimSqueaker 给了你这篇论文的代码：https://openaccess.thecvf.com/content_eccv_2018_workshops/w33/html/Xie_Pre-training_on_Grayscale_ImageNet_Improves_Medical_Image_Classification_ECCVW_2018_paper.html

然而，在其中训练的模型是 Inception v3 而不是 VGG16。

您有两个选择：

1. 使用彩色预训练 VGG16 模型并将一个通道复制到三个通道
2. 在 ImageNet 灰度数据集上训练您的 VGG16 模型。

您可能会发现此链接很有用： https://github.com/zzangho/VGG16_grayscale