TensorFlow RGB-D 训练

【问题标题】：Tensorflow RGB-D TrainingTensorFlow RGB-D 训练
【发布时间】：2018-11-01 15:51:55
【问题描述】：

我有给定场景的 RGB-D（颜色和深度）图像。我想使用 tensorflow 来训练一个基于预训练网络的分类模型，例如 inception。据我了解，这些预训练模型是使用 3 通道 RGB 图像构建的。但是，不能处理包含第 4 个通道。

如何直接使用 RGB-D 图像？我是否需要对图像进行预处理，并将 RGB 和 D 分开，如果需要，如何单独使用 D（1 通道）？

谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果您想使用预训练模型，则只能使用 RGB，因为它们只接受过理解 RGB 的训练。在这种情况下，正如您所说：将它们分开并丢弃深度。

要使用这样的 4 通道图像，您需要从头开始重新训练网络，而不是加载预先训练的一组权重。

使用与 3 通道图像相同的架构可能会获得良好的结果（除了支持 4 通道输入所需的微小更改），因此重新训练应该不会太难。

【讨论】：