反正还有VGG16目标类吗？

Question

我有一堆医学图像，我想对它们进行一些特征提取。为此，我打算使用预训练的CNN VGG16。它具有目标类的列表，该列表由普通对象的名称组成。如何更改它以进行特征提取而不是对象分类？我的意思是我应该对其架构进行什么更改？

Answer 1

这取决于您使用的语言和框架，您应该在问题中指定此类内容。在Pytorch中，您可以这样操作：

original_model = models.vgg19(pretrained=True).eval()
feature_extractor = nn.Sequential(*list(original_model.features.children()))
normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                 std=[0.229, 0.224, 0.225])
img = io.imread("some_image.png")
img = transform.resize(img, (224, 224), order=3)
img = torch.from_numpy(img)
img = img.permute(2, 0, 1)
img = normalize(img)
img = img.unsqueeze(0)
with torch.no_grad():
    features = feature_extractor.forward(img)

请注意缩放和归一化，vgg最适合于224x224归一化（带有来自代码的值）。