有人可以提供可用模型的详细信息来提取tensorflow或Keras图像模型的特征吗？我一直在寻找能够提取图像特征的预训练模型 . 然后我将创建一个图像矢量，然后应用最近的邻居来找出类似的图像 .
任何普通的预训练分类模型（如vgg或resNet）都会在每一层上提取图像的不同特征 . 虽然较早的图层将响应更基本和简单的特征（如边缘），但较深的图层将响应更具体的特征 . 如果要从图像中提取特定要素，则必须标记一些数据并使用该数据集训练模型 . 为此，您可以使用预训练模型中的前几层作为编码器 .
但我猜想只有CNN的解决方案可以让你获得更好的结果 . 这是一个很好的阅读主题：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1709/1709.08761.pdf
Keras实际上包括一些具有预训练权重的应用程序，包括vgg16：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/applications/vgg16.py
在那里你可以找到这个vgg16模型的权重链接（在imageNet上预训练）：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
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任何普通的预训练分类模型（如vgg或resNet）都会在每一层上提取图像的不同特征 . 虽然较早的图层将响应更基本和简单的特征（如边缘），但较深的图层将响应更具体的特征 . 如果要从图像中提取特定要素，则必须标记一些数据并使用该数据集训练模型 . 为此，您可以使用预训练模型中的前几层作为编码器 .
但我猜想只有CNN的解决方案可以让你获得更好的结果 . 这是一个很好的阅读主题：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1709/1709.08761.pdf
Keras实际上包括一些具有预训练权重的应用程序，包括vgg16：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/applications/vgg16.py
在那里你可以找到这个vgg16模型的权重链接（在imageNet上预训练）：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5