对黑白图片进行深度学习对象检测有什么期望？答案

【问题标题】：What to expect from deep learning object detection on black and white pictures?对黑白图片进行深度学习对象检测有什么期望？
【发布时间】：2018-07-07 07:42:37
【问题描述】：

使用 TensorFlow，我想用我自己的基于 ssd_inception_v2_coco 模型的图像训练对象检测模型。我的问题是我所有的照片都是黑白的。我可以期待什么表现？我应该先尝试为我的黑白照片着色吗？或者相反，我应该尝试用“未着色”的图像重新训练基础网络吗？是否有用于深度学习对象检测的图像黑白处理的通用指南？

【问题讨论】：

MNIST 是黑白的，相同的 CNN 架构可以正常工作。将预训练的网络微调为黑白就足够了。

标签： tensorflow deep-learning object-detection

【解决方案1】：

如果您打算使用预训练模型，我不会为着色而烦恼。我希望将图像显式着色作为预处理步骤的帮助很小（如果有的话），因为理论上着色网络学习的特征也可以由检测网络学习。

如果您计划对在 RGB 数据集上训练的检测网络进行预训练，请确保 (i) 将网络中的第一个卷积替换为期望单通道输入的卷积层，或者 (ii)用两个全零通道填充您的图像。

您可能会因为使用 BW 而不是 RGB 丢失了三分之二的图像像素信息而导致检测性能稍差。

【讨论】：