Zastanawiałem się, czy początkowa odległość Фреше dla dwóch kolorowych zestawów danych są takie same, jak FID, obliczone dla tych samych zbiorów danych, które w odcieniach szarości
0
Nie.
FID zależy od używanego ekstraktor funkcji, tj. od początkowej sieci. Jeśli narzędzie do wyodrębniania obiektów przypisuje różne opcje koloru i obrazu w odcieniach szarości, nie ma żadnej gwarancji, że to będzie taki sam.
Tak, w tym właśnie rzecz. Nie rozumiem roli koloru w CNNS. Czy wiesz, jaka jest jego rola w tworzeniu? Myślałem, że wszystkie informacje o kolorze gubi się w CNNs, ale nie jestem pewien, czy tak jest.
Manveru
Cnn nie rozumie kolorów jako takich. Z punktu widzenia danych, kolorowe i dane w odcieniach szarości pochodzą z dwóch różnych rozkładów (domen). Jest to znane jako problem "zmiany domeny w uczeniu maszynowym. CNNs naiwnie nie może poradzić sobie z przesunięciem domeny, choć na nim jest wielki literat. Ale z obliczeń FID ja nie wiem, w jaki sposób można przejść na nową domenę z tą samą magistralą CNN.
ayandas
@Manveru czuję, że FID nie jest odpowiednim narzędziem do tego, co próbujesz zrobić.
ayandas