python - 如何使张量流初始模型适用于输入通道大于 3 的图像堆栈？

Question

我正在尝试在 TensorFlow Inception 中重新实现https://github.com/jeffreyhuang1/two-stream-action-recognition (PyTorch ResNet)。在构建使用 20 通道图像堆栈的模型时，代码很简单！

self.model = resnet101(pretrained= True, channel=20).cuda()

虽然，在 TensorFlow 中没有规定可以修改输入通道的数量。我能想到的解决方法是导入在 imagenet 数据（RGB，3 通道）上预训练的初始模型，并将所需的变量添加到模型图中以适应 20 通道输入。我不知道这是否可以在 TensorFlow 中完成。

一个类似的问题：输入通道等于 6 on tensorflow

和一个教程，信息量不是很大：https ://github.com/minhnhat93/tf_object_detection_multi_channels

标签： pythontensorflowcomputer-vision