Как изменить модель Imagenet Caffe?

руководство по Net Surgery должно дать вам необходимые основы это. Но позвольте мне объяснить шаги, которые вам нужно сделать более подробно:

1. Подготовьте сетевые архитектуры .prototxt: вам потребуются два файла: существующий файл ImageNet .prototxt и ваша новая временная сетевая архитектура. Вы должны сделать все слои, кроме первых сверточных слоев, идентичными в обеих сетях, включая имена слоев. Таким образом, вы можете использовать файл ImageNet .caffemodel для автоматической инициализации весов.

   Поскольку первый свёрнутый слой имеет другой размер, вы должны дать ему другое имя в файле .prototxt, чем в файле ImageNet. В противном случае Caffe попытается инициализировать этот слой также с существующими весами, что не удастся, поскольку они имеют разные формы. (Это то, что происходит при редактировании вашего вопроса.) Просто назовите его, например. conv1b и соответствующим образом измените все ссылки на этот слой.

2. Загрузите сеть ImageNet для тестирования, чтобы вы могли извлечь параметры из файла модели:

   net = caffe.Net('imagenet.prototxt', 'imagenet.caffemodel', caffe.TEST)
   

3. Извлеките веса из этой нагруженной модели.

   conv_1_weights = old_net.params['conv1'][0].data
   conv_1_biases = old_net.params['conv1'][1].data
   

4. Усредняем веса по каналам:

   conv_av_weights = np.mean(conv_1_weights, axis=1, keepdims=True)
   

5. Загрузите новую сеть вместе со старым файлом .caffemodel, так как все слои, кроме первого, напрямую используют веса из ImageNet:

   new_net = caffe.Net('new_network.prototxt', 'imagenet.caffemodel', caffe.TEST)
   

6. Назначьте расчетные средние веса новой сети.

   new_net.params['conv1b'][0].data[...] = conv_av_weights
   new_net.params['conv1b'][1].data[...] = conv_1_biases
   

7. Сохраните свои веса в новый файл .caffemodel:

   new_net.save('new_weights.caffemodel')