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基于RESISC-45遥感数据集的ResNet-50预训练模型的特征向量
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概述
概述
该模块已针对RESISC-45数据集上的遥感应用进行了预训练。
用法
该模块实现了图像特征向量的公共特征，用法如下：
Module= = hub.Module("https://tfhub.dev/google/remote_sensing/resisc45-resnet50/1")
images = ... # A batch of images with shape [batch_size, height, width, 3].
features = module(images) # Features with shape [batch_size, num_features].
对于此模块，输入图像的大小是灵活的，但最好匹配模型训练输入，即高度x宽度= 224 x 224像素。遵循通用图像输入约定，期望输入图像的颜色值在[0,1]范围内。
微调
建议将该模块用于自定义数据集上进行微调。微调需要导入带有标签集{“train”}的图形版本，以便在训练模式下进行批量归一化。
转载 https://tfhub.dev/google/remote_sensing/resisc45-resnet50/1
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