询问是否存在预训练在灰度ImageNet上的VGG16模型

首先明确：官方并没有提供预训练在灰度版本ImageNet上的VGG16模型，不过你有几个可行的途径来获取或构建符合需求的模型：

• 自行训练灰度预训练VGG16
  你可以先将标准彩色ImageNet数据集转换为灰度格式（比如通过RGB转灰度的公式：Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B），然后基于这个灰度数据集从头训练VGG16。如果你的计算资源有限，也可以先在彩色预训练VGG16的基础上，冻结后续层，只重新训练第一个卷积层（适配单通道输入），再逐步微调整个网络——不过这和你要的“完全基于灰度输入预训练”的迁移学习场景略有差异，适合作为折中方案。

• 查找社区开源的预训练模型
  不少研究者或开发者会在开源平台上分享自己训练的灰度ImageNet预训练模型，你可以搜索相关的机器学习开源项目，看看有没有用户上传过适配灰度输入的VGG16权重（格式为.npy或其他常见权重格式）。

需要注意的是，你提到的“将conv1.1层3通道滤波器转为单通道”的技巧确实无法满足你的研究需求，因为这种方式本质上还是复用彩色预训练的权重，没有体现灰度数据预训练带来的特征学习差异。如果你的核心目标是对比灰度预训练 vs 彩色预训练的迁移学习表现，自行训练灰度版本的模型会是最可靠的选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MathMits