caffe

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Caffe Copy PreTrained 두 개의 AlexNets이있는 맞춤 네트워크에 AlexNet의 가중치

두 개의 이미지 입력이 포함 된 네트워크를 구축하려고합니다. 각 이미지는 늦은 융합과 동시에 네트워크를 통과하여 하나의 출력을 병합하고 제공합니다. 내가 필요한 것을 보여주기 위해 아래 다이어그램을 사용 (추신 : 죄송합니다 내 영어가 너무 좋지 않다) 풀 5 개까지 두 번 정의 된 정확한 AlexNet을 포함 CAFFE prototxt 모델 정의 파일에

image-processing neural-network deep-learning caffe convolution 2017-02-10

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카페에서 무음 레이어를 설명하십시오.

void SilenceLayer<Dtype>::Backward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top, const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom) { for (int i = 0; i < bottom.size(); ++i) {

caffe 2017-02-11

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여러 파일을 Caffe 모델에로드하는 방법

예측 "https://github.com/amandajshao/www_deep_crowd"에 다음 caffe 모델을 사용하려고합니다. 이 모델은 이미지를 입력으로 사용하지 않지만 일부 동작 및 모양 기능을 필요로합니다. .mat 파일로 모든 프레임에 대해 이러한 기능을 가지고 hdf5로 변환했습니다. 그러나 나는 그들을 caffe에 적재하는 방법을 알아 내

neural-network deep-learning caffe hdf5 2017-02-12

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정수가 아닌 경우 레이어의 크기가 반올림되거나 반올림됩니까?

때때로 conv 또는 풀 레이어의 필터 마스크가 입력 볼륨에 맞지 않을 수 있습니다. 스트라이드 2의 D 값을 갖고 예를 들어 I는 수식을 사용 .. 하는 5x5 입력과 2x2 필터 마스크를 가지고 패딩을 사용하지 않는 : W는 입력 음량이 H = 1 + (W - F + 2*P)/S , F는 필터 크기, P는 패딩, S는 스트라이드 - 모두 1 차원입니

deep-learning caffe convolution dimensions 2017-02-13

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TensorFlow에서 교육 단계에만 레이어를 정의하는 방법은 무엇입니까?

TensorFlow의 교육 단계에서만 레이어 (컨볼 루션, 요소 별 합계 등)를 정의 할 수 있는지 알고 싶습니다. 예를 들어, 네트워크에서 요소 단계별 합계 계층을 학습 단계에서만 사용하고 테스트 단계에서이 계층을 무시하고 싶습니다. 이것은 Caffe에서 쉽게 할 수 있습니다. TensorFlow에서도 가능할 수 있는지 알고 싶었습니다.

tensorflow neural-network deep-learning caffe conv-neural-network 2017-02-13

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카페 라이브러리 이해

caffe library을 이해하려고합니다. 이를 위해 feature_extraction.cpp 및 classification.cpp에 대해 단계별로 실행합니다. 해당 cpp 파일에서 나는 layers, prototxt file, caffemodel, net.cpp, caffe.pb.cc, caffe.pb.h 개의 파일을 발견했습니다. 나는 다른 층을 사용

neural-network protocol-buffers deep-learning caffe 2017-02-14

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Deepdream 파이썬 스크립트 내가</p> <pre><code>_=deepdream(net, img) </code></pre> <p>단계까지 <a href="https://github.com/google/deepdream/blob/master/dream.ipynb" rel="nofollow noreferrer">Link</a>에서 가이드를 따라 한 이미지

표시되지. 이제는 오류없이 실행되지만 이미지는 표시되지 않습니다. 출력은 다음과 같습니다. <IPython.core.display.Image object> 0 0 inception_4c/output (210, 373, 3) <IPython.core.display.Image object> 0 1 inception_4c/output (210, 373, 3

python python-imaging-library caffe deep-dream 2017-02-14

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대용량 이미지를위한 의미 론적 세분화

나는 각각 3072*3072 픽셀을 가질 수있는 제한된 수의 대형 이미지 작업을하고 있습니다. FCN 또는 U-net을 사용하여 의미 론적 세분화 모델을 학습하려면 트레이닝 세트의 큰 샘플을 만들고 각 트레이닝 이미지는 128*128입니다. 예측 단계에서 큰 이미지를 작은 조각으로 자르고 128*128이라는 훈련 세트와 동일하게 훈련 된 모델에 이러한 작은

machine-learning tensorflow computer-vision deep-learning caffe 2017-02-14

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Caffe Model에서 사용할 이미지에서 이미지를 빼기 위해 "mean_file_proto"를 OpenCV Mat으로 읽는 방법?

OpenCV 3.2 평균 파일 "mean.binaryproto"가 포함 된 Caffe 모델을 다운로드합니다. 나는 평균을 가진 나의 입력 이미지를 빼고 그것을 사용하고 싶다. Caffe Model에서 사용할 이미지에서 이미지를 빼기 위해 "mean_file_proto"를 OpenCV Mat으로 읽는 방법? 편집 : Caffe를 사용하지 않고 OpenCV로만

c++ computer-vision deep-learning caffe opencv3.0 2017-02-15

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caffe에서 파이썬 레이어로 hdf5를 읽고 데이터 증가를 수행하는 방법은 무엇입니까?

hdf5 파일의 데이터를 읽고 데이터 증가를 원합니다. 거울과 자르기로 transform_param에서 데이터 확대를 할 수 있습니다. HDF5Data 레이어에 transformation_param을 넣을 수 없습니다.이 문제를 지원하지 않습니다. 나는 그것을 해결하기 위해 파이썬 레이어를 작성하는 것이 좋은 방법이라고 생각합니다. hdf5 파일에서 데이터

python crop caffe hdf5 mirror 2017-02-15

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