matcaffe

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上述錯誤出現了，當我試圖在Ubuntu安裝matcaffe。我切換到caffe根目錄，並運行以下命令： $ cd /home/naved/Desktop/caffe-master $ make all matcaffe $ make mattest 我的matlab版本是2011a。運行後make mattest，上面的錯誤出現了。我該怎麼做才能解決這個問題？

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Makefile：517：目標'matlab/+ caffe/private/caffe_.mexa64'的配方失敗make：***

我一直在面對這個問題。我使用的是Ubuntu 16.04，cuda 8，cudnn 5.1，opencv 3.1，matlab 2014a。我用cuda安裝了opencv3.1 我想配置matcaffe。提前致謝。這是我的錯誤報告。 MEX matlab/+caffe/private/caffe_.cpp Building with 'g++'. Warning: You are using

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無法將參數1從'char *'轉換爲'const caffe :: NetParameter

我在使用matlab構建opencl caffe時遇到此問題。「d：\項目\肖卡特\ CAFFE-的OpenCL \ CAFFE-的OpenCL \構建\ ALL_BUILD.vcxproj」（缺省目標）（1） - > 「d：\項目\肖卡特\ CAFFE-的OpenCL \ （默認目標）（25） - > （ClCompile target） - > D：\ Projects \ shawkat

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在大圖像尺寸下測試FCN

我正在Caffe中測試FCN-VGG16網絡。我不是將輸入圖像調整爲固定大小，而是每次重塑網絡圖像大小。我在matcaffe和pycaffe中都試過了。在這兩種情況下，它似乎都能夠運行小圖像（例如，500x500）。但是，當我有更大尺寸的圖像（例如1920 x 1080）時，出現「檢查失敗：錯誤== cudaSuccess（2 vs 0）內存不足」的錯誤。我在具有12 GB內存的Quadro M6

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我在做這個語義分割有什麼問題嗎？

現在我花了很長時間（近兩個月）纔開始使用FCN32進行單通道圖像的語義分割。我玩了不同的學習率，甚至添加了BatchNormalization圖層。然而，我甚至沒有看到任何輸出。除了立即在這裏尋求幫助之外，我沒有別的選擇。我真的不知道我做錯了什麼。我發送一個圖像到網絡作爲batch.This列車損耗曲線LR=1e-9和lr_policy="fixed"：我學習率增加至1e-4（下圖）。看起來損

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添加Xavier和bias_filler後，損失值開始變爲負值。爲什麼？

在我將xavier初始化添加到每個卷積層後，損失開始變爲負數。有人可以提出任何建議/理由嗎？我添加以下行所有卷積層： weight_filler { type: "xavier" } bias_filler { type: "constant" value: 0.1 } I0305 14:31:53.356343

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我在FCN32中得到一個黑色圖像

我從我的數據從頭開始訓練FCN32，不幸的是我得到一個黑色圖像作爲輸出。這是損失曲線。我不確定這次訓練的損失曲線是否正常，或者我是否做了錯誤的事情。我真的很感激experts'idea在此上。並且爲什麼輸出是黑色圖像？網絡是否過度配合？我是否應該將值改爲Deconvolution層，將0 改爲任何其他值？非常感謝編輯：我Deconvolution層改變了lr_mult值，從0 到3

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使用MatCaffe在Matlab上部署和使用LeNet

我遇到MatCaffe問題。我用Python自己的數據集（2分類，0或1）成功地訓練了LeNet，並試圖將它部署到Matlab上。網絡體系結構來自caffe/examples/mnist/lenet.prototxt。我輸入網絡的所有輸入圖像總是返回1.（我嘗試使用來自訓練的正面和負面圖像）。下面是我的代碼： deployNet = 'lenet_deploy.prototxt'; caffe

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小批量FCN（語義分割）的概念是什麼？

當我們發送一個圖像到FCN進行語義分割時，最小批次的概念是什麼？數據層的默認值是batch_size: 1。這意味着每一次向前和向後傳遞一個圖像被髮送到網絡。那麼最小批量的尺寸是多少？它是一個圖像中的像素數量？另一個問題是，如果我們一起發送幾張圖片到網絡上呢？它會影響收斂嗎？在一些論文中，我看到了20圖片的數量。由於

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如何開始爲我的圖層編寫代碼？

我已經看到研究人員正在爲Caffe的原始版本添加一些功能，並根據他們需要的功能使用這些層和功能，然後通過Github共享這些版本。如果我沒有弄錯，有兩種方法：1)通過在添加C++和Cuda版本的圖層後重新編譯Caffe。 2)爲該功能編寫python代碼，並將其作爲Caffe中的python層調用。我想根據我的研究問題向Caffe添加一個新圖層。我真的不應該從哪一點開始編寫新圖層以及我應該考慮哪