به بخش پرسش و پاسخ یادگیری عمیق خوش آمدید,
این نسخه آزمایشی سایت است.
لطفا به نکات زیر توجه کنید:
  • برای ارتباط با مدیران میتوانید از صفحه مدیران اقدام کنید.
  • سوال و جواب ها باید به زبان فارسی باشند. استفاده از زبان انگلیسی یا فینگلیش برای پاسخ دادن مجاز نیست.
  • لطفا بعد از پرسش سوال لینک سوال خود را در گرو تلگرام (Iran Deep Learning Group) معرفی کنید تا سریعتر به جواب برسید. برای دسترسی به آخرین لینک از منابع یادگیری استفاده کنید
  • لطفا بجای عکس از متن استفاده کنید. اگر متون طولانی هستند از سایت pastebin.com برای اپلود استفاده کرده و لینک حاصل را در سوال خود قرار دهید. برای قرار دادن تصویر ، از بخش ارسال تصویر ادیتور سایت استفاده کنید.
  • بعد از دریافت پاسخ، بهترین پاسخ را از طریق کلیک بر روی علامت تیک انتخاب کنید
  • اگر با خطا و یا مشکلی مواجه شدید از بخش تماس با ما در انتهای صفحه و یا ایمیل Coderx7@gmail.com موضوع را اطلاع دهید.

با تشکر

دسته بندی ها

0 امتیاز

سلام
میخواستم به شبکه عصبی مثلا segnet که ورودی ان میتواند یه تصویر RGB باشد یه ورودی با شش باند بدهم یعنی RGBHSI
آیا این کار امکان پذیر است؟ چگونه میتوان این کار را کرد؟ ایده ای که به ذهنم رسیده قطعه کد زیر است که به فرض صحیح بودن ورودی میشود تصاویری با عمق 6
غیر از این راهی وجوددارد تا در همان ابتدا پایگاه داده LMDB را با توجه به چیزی که بیان کردم درست کرد شامل تصاویری با عمق 6? چگونه؟

layer {  name: "RGB"
 type: "Data"
  top: "data1"
  include {
phase: TRAIN  }
   data_param {source: "G:/RGB_train_lmdb"
batch_size: 64
backend: LMDB  }
layer {
  name: "HSI"
  type: "Data"
  top: "data2"
 include {
phase: TRAIN  }
  data_param {
source: "G:/HSI_train_lmdb"
batch_size: 64
backend: LMDB
  }layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data1"
  bottom: "data2"
  top: "conv1"
  param {
lr_mult: 1

}
  param {
lr_mult: 2

  }
  convolution_param {
num_output: 20

kernel_size: 5

stride: 1

weight_filler {

  type: "xavier"}
bias_filler {

  type: "constant"    }  }}
توسط (102 امتیاز)

1 پاسخ

0 امتیاز
 
بهترین پاسخ

سلام

اگه درست خاطرم مونده باشه نباید مشکلی با تبدیل عکس به Lmdb داشته باشید .
ورودی شما میتونه هرچندتا کانال بخواد داشته باشه مشکلی نیست و مثل معمول میتونید شبکه رو پیکربندی کنید و ترین و اموزش بدید.
ولی میتونید از کانولوشن 3 بعدی هم استفاده کنید ولی اون سربار بسیار زیادی داره و شاید ذدر نتیجه نهایی هم تفاوت خیلی زیادی نکنه

آپدیت :
اگه تعداد تصاویر شما یکسان هست میتونید دوتا Lmdb جداگانه بسازید بعد در لایه اول یه concat بزارید و ورودی ها رو با هم merge کنید و بدید به ادامه شبکه :

layer {
  name: "concat"
  bottom: "data1"
  bottom: "data2"
  top: "HSI_RGB"
  type: "Concat"
  concat_param {
    axis: 1
  }
}
توسط (4.3k امتیاز)
انتخاب شده توسط
سلام
ممنون بابت توضیحتون... عکسهای با سه کانال رو میتونم به LMDB تبدیل کنم و مثالش هست اما نمیدونم چه طور دو تصویر RGB و HSI رو روی هم بگذارم و بشه یه ماتریس به عمق 6 و اونوقت از اون LMDB رو ساخت؟
واسه همین به یه شکل دیگه به مساله نگاه کردم یعنی یه LMDB از تصاویر RGB ساختم و یه LMDB از تصاویر HSI و خواستم مثل کدی که ارائه دادم اونها رو به ورودی شبکه اعمال کنم.کار درستی انجام دادم؟
سلام . توضیح دادم . از لایه concat در ابتدای شبکه استفاده کنید(بعد از لایه های data و قبل از هر لایه دیگه ای مثل conv و...) وبعد  HSI_RGB یا هر اسمی خودتون روش میزارید رو بدید به بقیه شبکه.
خیلی خیلی ممنونم پاسخ بسیار ارزشمندی بود
سلام. خواهش میکنم.
...