多了一个全连接层,也就是在VGG的第五层加上三层全连接,其中前五层的Weight和Bias直接用VGG的参数当做初始值(迁移学习),后面三层参数高斯初始化设置. 然后使用三层"反卷积"接在第八层之后,这里的参数都是使用高斯初始化的.最后得到和输入图一样大小的图(end to end) 如何训练?这里比较麻烦,我看见网上很多人在问这个问题,我刚开始也一直纠结.
这几天研究了一下FCN(全卷积网络),由于电脑配置不够,用GPU训练直接报OOM(内存溢出)了, 于是转战CPU,当然,这样会很慢,之后会继续搞一下,减小一下网络的复杂度,对一些参数设置一波,看能不能正常跑下来。
记得一开始没有装GPU版的tensorflow时用CPU版本跑程序的时候总是报警告:Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2,当时没有太在意,