caffe

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    完全連接的圖層稱爲fc3如何有20x125的權重

    根據我的計算，池化輸出應該5x4x4（5個大小爲4x4的特徵地圖），如此扁平化將產生1x80的向量。因此fc3的重量應該是20x80，但pycaffe顯示的是20x125的重量。這裏是prototext文件。這裏是我的計算 方程式用途（dimension_size - 內核）/步幅+ 1 CONV 1：1x5x26x26 池1：1x5x12x12 CONV 2：1x5x10x10 POOL2：1x
    caffe 2017-08-27

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    如何將幾個LMDB文件提供給Caffe中的數據層

    我有一個非常大的數據集，將它轉換爲單個CaDB的LMDB文件並不是一個好主意。因此，我試圖將它分成小部分並指定一個包含相應LMDB文件路徑的TXT文件。 這裏是我的數據層的一個例子： layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } data_param { so
    neural-network deep-learning caffe 2017-08-28

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    什麼是圖像分割不平衡？

    我知道圖像分類問題中的不平衡性，例如貓和狗的分類，如果貓的圖像太多而狗的圖像太少。但我不知道如何解決分割問題中的不平衡問題。例如，我的任務是掩蓋衛星圖像的雲層覆蓋，所以我將這個問題轉換爲兩類分割，一個是雲，另一個是背景。該數據集有5800個4-band-16bits圖像，大小爲256 * 256。該體系結構是Segnet，損失函數是二元交叉熵。 有兩種情況假設： 所有樣品中有一半是由雲層完全覆蓋，
    image-processing machine-learning keras caffe image-segmentation 2017-08-28

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    我使用keras獲取.hdf5的模型文件，如何將它轉換爲.caffemodel？

    我用keras訓練模式，但我必須採取朱古力預測，但我不想再培訓的模式，所以我想隱蔽的.HDF5文件.caffemodel
    keras caffe hdf5 2017-08-28

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    更改Caffe框架的SoftMaxWithLoss層時的疑問

    我想修改Caffe中的現有softmaxloss。這個想法是增加一個權重因素的損失。例如，如果我們正在處理屬於汽車類的像素，我想將損失因子2放在因子上，因爲就我而言，汽車類的檢測比狗類更重要（例如）。這是原始的源代碼： __global__ void SoftmaxLossForwardGPU(const int nthreads, const Dtype* prob_data, c
    machine-learning neural-network deep-learning caffe image-segmentation 2017-08-28

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    如何防止咖啡中的重量更新

    我的網絡的某些層加載了預訓練模型。我想修復他們的參數並訓練其他層。 我跟着this page並設置lr_multidecay_multi爲0，propagate_down: false，甚至base_lr: 0在求解weight_decay: 0。然而，測試損失（每次測試使用所有測試圖像）在每個測試中仍然非常緩慢地變化。經過數千iters準確性將達到0（從預裝模型加載時的80％）。 這裏是AA兩層
    machine-learning neural-network deep-learning caffe batch-normalization 2017-08-29

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    caffe中的基準對象 - 無監督網絡

    從準備咖啡網絡數據的腳本中，下面的一段代碼將圖像（表示圖像的numpy數組）轉換爲基準對象。 datum = caffe_pb2.Datum( channels=3, width=224, height=224, label=label, data=np.rollaxis(img, 2).tostring()) 如果網絡監督的，你只是創
    machine-learning neural-network deep-learning caffe unsupervised-learning 2017-08-29

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    Bekeley caffe命令行界面

    如果您使用的是自定義python圖層 - 並且假設您在python中正確編寫了該類 - 假設該類的名稱爲"my_ugly_custom_layer";並在linux命令行界面執行caffe， 如何確保caffe知道如何找到爲您的圖層編寫類的文件？你只需將.py文件放在與train.prototxt相同的目錄下？ 或 如果你寫在你需要使用python封裝接口蟒蛇的自定義類？
    python caffe layer 2017-08-29

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    當使用Caffe訓練數據集時，多次加載HDF5文件

    我正在使用hdf5文件訓練數據集，並且日誌說明hdf5文件已加載3次。我想知道爲什麼呢？ 培訓，我使用4 GPUs 0830 10:51:06.050088 24335 hdf5_data_layer.cpp:79] Loading list of HDF5 filenames from: /train_h5_list.txt I0830 10:51:06.055855 24336 hdf5_d
    deep-learning caffe hdf5 2017-08-30

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    瞭解Caffe卷積層

    我在Ubuntu下成功編譯Caffe並開始研究如何定義和訓練我自己的網絡。然而，我很難理解卷積層如何產生它的輸出。例如，第二卷積層（CONV2）的LeNet MNIST教程（tutorial，lenet.prototxt）具有20個輸入圖像和50倍輸出的圖像： layer { name: "conv2" type: "Convolution" bottom: "poo
    deep-learning caffe convolution 2017-09-01
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