faire un réseau mxnet pré-formé entièrement convolutionnel

Question

Je souhaite convertir un des modèles mxnet pré-formés existants available here en un modèle entièrement convolutif. Cela signifie que vous pouvez saisir une image de n'importe quelle taille, spécifier la foulée et obtenir une sortie complète. Par exemple, supposons que le modèle a été formé sur des images 224x224x3. Je veux entrer une image qui est 226x226x3 et spécifier stride = 1, afin d'obtenir une sortie 3x3xnum-classes. Je ne demande pas "théoriquement", mais plutôt pour un exemple de code :-)

Merci!

Answer 1

Selon cet exemple: https://github.com/dmlc/mxnet-notebooks/blob/master/python/tutorials/predict_imagenet.ipynb

Vous pouvez modifier la forme de données lors de la liaison du modèle:

mod.bind(for_training=False, data_shapes=[('data', (1,3,226,226))]) 

Vous pouvez alors saisir une image 3 * 226 * 226.

Un autre exemple: http://mxnet.io/how_to/finetune.html

Cet exemple remplace la dernière couche de modèle de pré-formation d'une couche de fc.