요구 사항은 python 스크립트가 performant보다 설명력이 있어야합니다.caffe python 입력 레이어의 간단한 예 (레이블이있는 이미지의 경우)
- 그것을 간단한 유지하지, 그것은 50
- 의 일괄 테이크의 이미지와 해당 레이블 그것은
transformer
이 (트랜스, 크기를 조정 적용해야한다 - (아무 멀티, 즉 별도의 단계가 될 수 있습니다) 평균, 원시 스케일, 채널 스왑)을
setup
단계의 각 이미지에 적용합니다. - 나머지 네트워크는 caffe bvlc 참조 네트워크 또는 Alex net 일 수 있습니다. 그것은 더 간단 할 수 있었다 잘 일할 수있는 네트워크가 잘 설명 할 수있는 경우에, 종단 간.
- 이 적용 파이썬 층은 이미지 및 라벨 단순화로
- (화상 클리핑 및 레이블 텍스트 파일 취하는)
type: "ImageData"
의해 제공되는 것처럼 작동한다 어떠한 인증 코드가 필요하지 않다. 단위 테스트에서
가 here
를 제공, 내 생각은 setup
, forward
, 그리고 아마도 reshape
코드 (필요 없음 backward
코드)의 "작성"할 필요가 있다는 것입니다. 내 가정에 따르면 forward
은 get_next_batch 함수로 50 개의 배치로 이미지를 처리합니다.