Inception-v3を畳み込みネットワークとして使用する方法

Question

Inception-v3ネットワークを再学習して、特定の種類のデータを分類しました。これは200x200ピクチャで提供されています。さて、別の200x200の画像でグラフを動かすと、うまくいきます。私が達成したいのは、畳み込みネットワーク用のフィルタにすることです。つまり、画像全体をフィルタとしてスライドさせ、各ピクセルが所定のクラスに入る確率を取得します。

手作業で行うのはかなり簡単です - ちょうど小さなセクションに画像をスプライスし、それぞれを分類し、結果を一緒に入れてください。しかし、それは非常に非効率的です。代わりに、私はここに記載されているような何かをしたい：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#convert。基本的に、最後のFCレイヤーを変更し、ウェイトを再形成することによってCONVレイヤーに変換します。十分に単純だと思われますが、私は実際にこれを行う方法を理解することはできません。

私の主な問題は、Inception-v3ネットの最後で、最後のFCレイヤの直前に、データを（1,2048）形状に再フォーマットするプーリング操作があることです。ここで畳み込みを実行します。

誰でもお手伝いできますか？

Answer 1

私が最も直面する解決策は、完全に接続されたレイヤーを最後までスキップして入力イメージの初期構造を失うことです。 Conv -> FC -> Convを実行することは冗長であるようです