Comment remodeler la couche res5c de ResNet (3D vers 2D)?

Question

I extrait les caractéristiques d'une image avec ResNet de la couche 'res5c', résultant d'une matrice de forme numpy (2048, 14, 14)

j'ai de la difficulté de manipuler ces dimensions. Je comprends qu'il y a 14 * 14 fonctionnalités de taille 2048. Je voudrais parcourir pour accéder à chaque fonctionnalité à la fois.

Par conséquent, comment je peux remodeler cela à un tableau de (14 * 14, 2048) sans erreurs, puis itérer facilement dessus avec une boucle for?

Answer 1

Vous pouvez lire les caractéristiques après net.forward():

feat = net.blobs['res5c'].data.cop() # copy to be on the safe side. 

Comme vous le décrivez, feat est un np.array avec shape = (2048, 14, 14).
Vous pouvez reshape il:

feat.reshape((2048,-1)) # fix the first dimension to 2048, -1 set the number of features to match that of `feat`. 

Maintenant, vous pouvez itérer sur les caractéristiques:

for fi in xrange(feat.shape[1]): 
    f = feat[:,fi] # get the fi-th feature 
    # do somethinf to the feature f