论文Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-Shot Classification是如何对骨干网络进行微调的?有哪些具体实验步骤和方法?体现在伪代码上又是怎么样的?
时间: 2023-12-03 11:43:38 浏览: 40
在论文Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-Shot Classification中,作者提出了一种新的零样本分类方法,该方法使用了嵌入反馈机制和判别特征,以提高零样本分类的准确性。在骨干网络方面,作者使用了ResNet-101作为骨干网络。下面是该方法的具体实验步骤和方法:
1. 预处理数据集:将原始图像大小调整为224x224,然后使用ImageNet数据集上的平均值进行标准化。
2. 训练ResNet-101骨干网络:使用ImageNet数据集上的预训练权重对ResNet-101进行微调,以便在零样本分类任务中提取有用的特征。
3. 从训练集中提取特征:利用微调后的ResNet-101,对训练集中的所有图像进行前向传递,并从最后一个卷积层中提取出特征。
4. 计算嵌入向量:将每个类别的特征平均值计算出来,并将其作为该类别的嵌入向量。
5. 训练分类器:使用嵌入向量和训练集中的标签来训练分类器。训练过程使用交叉熵损失函数,并使用随机梯度下降进行优化。
6. 零样本分类:对于每张测试图像,将其从骨干网络中传递,并计算其特征向量。然后,通过计算嵌入向量和特征向量之间的余弦相似度,将其归类到最相似的类别中。
以下是用伪代码表示的方法:
```
# 预处理数据集
preprocess_dataset()
# 训练ResNet-101骨干网络
train_backbone_network()
# 从训练集中提取特征
extract_features_from_training_set()
# 计算嵌入向量
calculate_embedding_vectors()
# 训练分类器
train_classifier()
# 零样本分类
for each test image:
feature_vector = extract_features_from_test_image()
predicted_class = classify_image(feature_vector)
```
以上就是论文Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-Shot Classification中对骨干网络进行微调的具体实验步骤和方法。