私は画像分類器を構築していますが、私は66クラスと画像を50000と私のPCのRAMは12ギガバイトです私のRAMは画像のトレーニングには不十分です私の質問は画像の解像度はモデルの精度に影響します私は畳み込みニューラルネットワークを使用しています。入力次元/解像度は畳み込みニューラルネットワークの性能に影響しますか?
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A
答えて
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予測確率を得るために最後に完全に接続されたレイヤーを使用する畳み込みニューラルネットワークを使用している場合、入力レイヤーは固定サイズになるため、ネットワークに供給するためにすべてのイメージをそのサイズに前処理する必要があります。
イメージのサイズがこのサイズより小さい場合は、これを補間してサイズを増やす必要があります。イメージのサイズをさらに小さくすることでメモリに影響を与えません。最小の解像度は入力畳み込みレイヤサイズです。
ラムの問題については、使用しているフレームワークによっては、画像をどのようにしても問題が解決されるはずです。前処理中にOOMエラーが発生した場合は、キューサイズを縮小して、メモリに収まるように画像の一部のみをサイズ変更するようにしてください。 OOMがトレーニング中の場合は、バッチサイズを小さくしてみてください。
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何分ですか?私のモデルを訓練するために使用できるイメージの解決策? –
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私たちのビジョンに影響を及ぼす可能性があります。モデルにはおそらく限界があります。しかし、使用しているバッチサイズは何ですか? 'generator'と' model.fit_generator() 'を使ってみてください。たくさんの画像を扱うときはとても普通です。 Kerasには、ImageDataGeneratorなどのいくつかのオプションがあります。https://keras.io/preprocessing/image/ –
サイズ変更中に特定の解像度にデータをサイズ変更するだけです。すべての画像がサイズ変更されません.RAMが満杯になるので、 何が分かったのか分かりますか?私のモデルを訓練するために使用できるイメージの解決策? –
オンライン(インクリメンタル)学習アルゴリズムを試してみてください。一度にすべての画像を一度にメモリにロードするのではなく、バッチサイズを使って一度に@DanielMöllerのようにいくつかの画像に対して行います。大量の画像のみをその場でサイズ変更することができます。最低限の解決策はありません。 –