步骤一:训练(或者下载)一个分类模型(比如AlexNet) 步骤二:对该模型做fine-tuning • 将分类数从1000改为20,比如20个物体类别 + 1个背景 • 去掉最后一个全连接层 步骤三:特征提取 • 提取图像的所有候选框(选择性搜索Selective Search) • 对于每一个区域:修正区域大小以适合CNN的输入,做一次前向运算,...
网络初始化 直接用Alexnet的网络,参数也是直接采用Alexnet的原始参数,作为初始的参数值,然后再fine-tuning训练。 假设要检测的物体类别有N类,那么我们就需要把上面预训练阶段的CNN模型的最后一层给替换成N+1个输出的神经元(加1,表示还有一个背景),然后这一层直接采用参数随机初始化的方法,其它网络层的参数不变;接...
Inspired by the supervised fine-tuning in chatbot domains, we prioritize a two-stage fine-tuning process: first conducting supervised fine-tuning to orient the LLM towards time-series data, followed by task-specific downstream finetuning. Furthermore, to unlock the flexibility of pre-trained LLMs...
特征提取网络是基于Alex net的变形,AlexNet的结构如图,首先这个Alexnet的权重是在ImageNet数据集上训练好的,我们只需要把softmax的1000个类别改为21 (数据集为Pascal Voc格式,其中有20个类别,背景也算一个负类,一共21),然后在poscal voc数据集上做fine-tuning,使得alexnet的权重你和当前数据集。 3 SVM分类 对每...
fine-tuning的作用不言而喻,现在基本跑个classification或detection的模型都不会从随机初始化所有参数开始,所以一般都是用预训练的网络来fine-tuning自己的网络,而且预训练的网络基本上都是在ImageNet数据集上跑的,一方面数据量大,另一方面训练时间久,而且这样的网络都可以在相应的github上找到。
然后对上面的模型进行fine tuning,即用训练好的参数(可以从已训练好的模型中获得)初始化微调后的网络,然后用自己的数据接着训练; 利用Selective Search算法对一张图像生成1000-2000个候选框; 对每个候选框缩放成224*224的大小,然后输入CNN网络,保存第五个pool层的输出(即一个4096元素的一维向量,就是对候选框提取到...
刷到一篇解决分类样本不平衡的论文,通过两阶段训练模型,提高模型对长尾数据的效果。一阶段:采用class-balanced reweighting loss function训练模型,仅训练BERT的最后一层;二阶段:采用普通交叉熵正常训练模型。《Two-Stage Fine-Tuning: A Novel Strategy for Learning ClassImbalanced Data》论文上说,一阶段口让二阶段训练...
Faster R-CNN模型采用一种4步迭代的训练策略:(1)首先在ImageNet上预训练RPN,并在PASCAL VOC数据集上finetuning;(2)使用训练的PRN产生的region proposals单独训练一个Fast R-CNN模型,这个模型也先在ImageNet上预训练;(3)用Fast R-CNN的CNN模型部分(特征提取器)初始化RPN,然后对RPN中剩余层进行finetuning,此时Fast...
A two-stage fine-tuning method for low-resource cross-lingual summarizationdoi:10.3934/mbe.2024047Kaixiong ZhangYongbing ZhangZhengtao YuYuxin HuangKaiwen TanMathematical Biosciences & Engineering
(1)fine tuning(好的迁移模型)预训练的特征提取网络 (2)针对每个类别训练一个SVM分类器 (3)训练regressors对bounding-box进行回归 解决训练步骤多的问题: 将regressor放进网络一起训练,每个类别对应一个 用softmax代替原来的SVM分类器 设计多任务损失 Proposal Grund Truth 回归后的框 ...