caffe

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我需要使用Caffe中實現的單發多盒檢測器。克隆版本庫後，我切換到了正確的分支，並安裝了所需的所有依賴項（通過caffe網站上的指南）。不幸的是，當我在某個點編譯時，出現此錯誤： .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to "boost::re_detail_106200::cpp_regex_traits_implementati

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Pyfaster RCNN ZF網絡模型中的Softmax輸入尺寸

我有興趣重現zf net的原型文件文件中的步驟。我不確定的部分是softmax層。 layer { name: "rpn_cls_score" type: "Convolution" bottom: "rpn/output" top: "rpn_cls_score" convolution_param { num_output: 18 #

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對Linux Mint的安裝來自Caffe：在/ usr /斌/勞工處：找不到-lhdf5_hl

每當我嘗試安裝朱古力到我的Linux Mint的機器，我不斷收到這樣的： AR -o .build_release/lib/libcaffe.a LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0 /usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl /usr/bin/ld: cannot find -lhdf5 collect2: err

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如何使用caffe爲FCN創建自己的數據集？

如何將圖像轉換爲lmdb與咖啡fcn？你知道，用caffe很容易創建自己的圖像分類數據集，但是如何爲fcn創建自己的數據集語義片段？

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列車中的對象位置是否會影響更快的RCNN？

已經enyone嘗試每個類的位置更快rcnn的影響？如果我的列車數據有一個對象類總是在框架的一個區域，比方說在圖像的右上角，評估數據集上我有一個圖像，這個對象在其他區域，左下，更快的RCNN能夠處理這種情況？或者，如果我想我的網絡找到的所有類的所有我需要在訓練集，涵蓋所有領域提供例如框架方面的？

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Caffe Net不訓練（損失不會在訓練時改變）

我想通過訓練AlexNet在黑白圖像上使用Circles（標籤：「1」）和 Rectangles（標籤：「0 「）。我正在使用1800個訓練圖像（900個圈和900個矩形）。例如：我train_val.prototxt看起來是這樣的： name: "AlexNet" layer { name: "data" type: "Data" top: "data"

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Caffe python圖層底部字符傳遞實現

我正在寫一個caffe python圖層，它沿着特定軸（附加代碼）轉售[0 255]之間的輸入，並且正向傳遞正常工作。這個圖層是否需要向後傳遞？如果是這樣，我該如何執行它？ caffe_root = 'caffe_root' import sys sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') import caffe import numpy as

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libprotobuf當在窗戶上訓練cifar10時發生錯誤Caffe

您好我是DNN的新手，我正在Windows 7上嘗試Caffe。我已成功編譯Caffe，並且還製作了CIFAR10和mean.binaryproto文件的列車和測試leveldb文件。現在是時候開始訓練和測試CIFAR10了，但是當我嘗試訓練時，即使經過長時間的搜索後，我也會得到我無法解決的錯誤。請幫忙！這裏是我的版本信息：Anaconda2，Cuda的7.5，Cudnn 4時，Visual S

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caffe multi-gpu CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

我正在啓動多個線程的Windows環境中的C++項目（VS2105）中工作。 PC有兩個NVIDIA GeForce GTX 1080.每個線程在GPU模式下使用不同的caffe分類器。如果所有線程使用一個GPU，程序運行良好。它使用GPU 0或使用GPU1都可以很好地工作。當我爲每個線程使用不同的GPU時，問題就來了。例如，如果該程序將啓動兩個輪胎胎面和分類中的線程1使用GPU 0（Caffe

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將輸出圖像保存在Caffe中

我對使用caffe框架非常陌生。我有一個在圖像上工作的網絡。它將圖像作爲輸入和輸出圖像。咖啡有一層我必須包括，以保存輸出圖像？謝謝。