在测试Caffe模型时,如果我想更改输入维度,是否需要重新训练?

我最近被分配了一个使用Caffe模型的项目。到目前为止,我已经成功运行了测试代码并获得了不错的结果。但由于它只能输出一个小分辨率的图像(128×128),我被要求获取更高分辨率的图像,例如512×512。由于我刚开始在这个项目中学习Caffe,我对Caffe的流程还不太理解,遇到了这个问题。

这是deploy.prototxt,这是train.prototxt

那么,实际上是否可以只修改deploy.prototxt,例如更改输入维度和一些输出数量到我想要的分辨率,而无需重新训练一个新模型?还是我应该创建一个带有额外层的新模型,以实现高分辨率的下采样和上采样,并进行重新训练?如果有人能对此进行一些解释,我将不胜感激。感谢您花时间阅读这篇文章。


回答:

网络是针对128×128进行优化的。因此,您不能输入512×512的图像,也无法看到512×512的输出。

要使用512×512大小的输入,您必须获取512×512大小的数据集并重新训练。获取数据集将是一项艰巨且耗时的任务。

因此,还有一种使用Python更改输出分辨率的方法。

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