对黑白图片的深度学习对象检测有何期待？
What to expect from deep learning object detection on black and white pictures?
使用 TensorFlow，我想根据 ssd_inception_v2_coco 模型用我自己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。我可以期待什么样的表现？我应该先尝试为我的黑白照片着色吗？或者相反，我应该尝试用图像 "uncolorized" 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？
如果您打算使用预训练模型，我不会经历着色的麻烦。我希望将图像显式着色作为预处理步骤会帮助很小（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，请确保您 (i) 将网络中的第一个卷积替换为需要单通道输入的卷积层，或者 ( ii) 用两个全零通道填充图像。
您的检测性能可能会稍差一些，因为您在使用 BW 而不是 RGB 时丢失了三分之二的图像像素信息。
使用 TensorFlow，我想根据 ssd_inception_v2_coco 模型用我自己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。我可以期待什么样的表现？我应该先尝试为我的黑白照片着色吗？或者相反，我应该尝试用图像 "uncolorized" 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？
如果您打算使用预训练模型，我不会经历着色的麻烦。我希望将图像显式着色作为预处理步骤会帮助很小（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，请确保您 (i) 将网络中的第一个卷积替换为需要单通道输入的卷积层，或者 ( ii) 用两个全零通道填充图像。
您的检测性能可能会稍差一些，因为您在使用 BW 而不是 RGB 时丢失了三分之二的图像像素信息。