如何在不使用预训练模型的情况下构建计算机视觉模型 [关闭]答案

【问题标题】：how to build a model for computer vision without using pre trained models [closed]如何在不使用预训练模型的情况下构建计算机视觉模型 [关闭]
【发布时间】：2019-09-15 10:38:34
【问题描述】：

我是计算机视觉领域的菜鸟。我希望在不使用可可数据集或任何开源图像数据集的预训练模型的情况下构建模型。任何建立此类模型的文章或参考资料将不胜感激。我想从头开始构建这个模型，并且不对预先存在的训练模型或 Api 提出与这个问题无关的建议。并提前感谢您的任何建议。本项目首选的编程语言是python

【问题讨论】：

标签： python computer-vision artificial-intelligence conv-neural-network

【解决方案1】：

keras 博客上的这个教程怎么样：

https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html

应该很简单，是由 Keras 的作者一步一步写的。它有这三个阶段，但你只需要第一个：

从头开始训练一个小型网络（作为基线）
使用预训练网络的瓶颈特征
微调预训练网络的顶层

【讨论】：