caffe

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caffe 테스트 오류 없음 "net"테스트에서 MNIST 테스트 중

MNIST 테스트시 Caffe error: no field named "net"과 같은 문제가 있습니다. 실행 [email protected]:~/caffe$ build/tools/caffe test -model examples/mnist/lenet_solver.prototxt -weights examples/mnist/lenet_iter

machine-learning neural-network deep-learning caffe mnist 2016-08-20

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완전 컨볼 루션 네트워크 교육 이미지 크기

TensorFlow를 사용하여 시맨틱 세분화를위한 FCN (Full Convolutional Network)의 결과를 복제하려고합니다. 나는 훈련 그래프를 계산 그래프에 넣고 싶습니다. 완전 컨볼 루션 네트워크는 VOC 파스칼 데이터 세트를 사용하여 교육을 수행했습니다. 그러나 데이터 세트의 교육 이미지는 다양한 크기입니다. 교육용 이미지를 사전 처리하여

machine-learning computer-vision tensorflow deep-learning caffe 2016-08-20

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iOS에서 OpenCV와 함께 caffemodel을 사용하는 방법은 무엇입니까?

iOS 기기에서 OpenCV와 함께 .caffemodel을 사용하려고합니다. 이 github repository을 찾았지만 Xcode 6에서만 빌드 할 수 있습니다. Xcode 7에서 작업 중이지만 Xcode 6을 다운로드했지만 여전히 빌드에 성공하지 못했습니다. iOS 9에서 OpenCV와 함께 caffemodel을 사용하려면 어떻게해야합니까? 추신 :

c++ ios opencv caffe 2016-08-22

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tensorflow - softmax는 음수 라벨을 무시합니다 (Caffe와 동일)

Caffe에서는 SoftmaxWithLoss 기능을 사용하여 계산 확률에서 모든 음수 라벨 (-1)을 무시하는 옵션이 있으므로 0 또는 양의 라벨 확률만으로 최대 1 Tensorflow softmax loss와 비슷한 기능이 있습니까?

tensorflow caffe softmax 2016-08-23

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fast-r-cnn : caffe.LayerParameter "에는"roi_pooling_param "이라는 필드가 없습니다.

fast-r-cnn의 ./tools/demo.py를 실행하려고했습니다. UBUNTU에서 일하기 16.04 caffe가 성공적으로 설치되었지만 다음 오류가 발생했습니다 !! ./tools/demo.py WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR W0823 14:12:46.105280

python neural-network deep-learning caffe pycaffe 2016-08-23

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데이터 세트에서 caffe 모델을 실행할 때마다 손실이 일정하게 유지됩니다.

내 모델을 이미지 데이터 세트에서 실행할 때 계산되는 초기 손실은 caffe를 실행할 때마다 일정하게 유지됩니다. 매번 모델을 실행할 때 초기 손실이 (atleast 약간) 달라야하기 때문에 문제는 이상하지 않습니다. 또한 손실 계층에서 SoftmaxWithLoss 함수를 제공하면 손실 값이 다음 반복에서 일정하게 유지됩니다. 또한 deconvolution

image-processing deep-learning caffe lmdb 2016-08-24

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caffe는 정규화 매개 변수에 바이어스를 곱합니까?

정규화 및 편향된 방식이 caffe에서 작동하는 방식에 대해 많은 질문이 있습니다. 기본적으로 기본적으로 네트워크에 편향되어 있습니다. 맞습니까? 또는 나는 그 (것)들을 추가하기 위하여 caffe를 요구할 필요가 있습니까? 두 번째, 손실 값을 얻으면 정규화를 고려하지 않습니다. 맞아? 손실에 손실 함수 값이 포함되어 있음을 의미합니다. 내가 이해했듯이

caffe regularized 2016-08-25

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Caffe의 별도 스레드에서 데이터를 프리 페치

현재 Caffe에서 3D 체적 데이터로 작업하고 있습니다. 전체적으로 볼 때 25 권이 있으며, 각 권에서 서브 볼륨을 가져 와서 컨볼 루션 네트워크를 통해 공급해야합니다. 문제는 수천 개의 볼륨이있을 수 있으며 현재 하드 디스크를 많이 사용하는 hdf5 파일에 저장하는 것입니다. 또한 일부 데이터 확장 작업을 수행 할 계획이므로 훈련을 차단하지 않고 별도

python multithreading caffe prefetch pycaffe 2016-08-25

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Caffe에서 기본 대수를 어떻게 적용 할 수 있습니까?

네트워크 출력을 (-0.5, 0.5)의 범위 (예 : -0.5)에서 Sigmoid 출력으로 설정하려고합니다. 간단한 조작이지만 Caffe에서는 단순하지 않은 것처럼 보입니다. Caffe에게 다른 레이어 (입력에서 0.5을 뺀 것을 제외한)를 추가하는 유일한 방법은 무엇입니까?

neural-network caffe 2016-08-26

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카페에서 네트워크의 가중치를 추출하십시오.

python으로 최적화 된 네트워크의 가중치를 추출하고 싶습니다. .caffemodel 파일이 있고 전체 네트워크의 매개 변수를 제공하는 net.params을 얻었습니다. 문제는 내가 즉 net.params['ip2'] 그것은 나를주는 예제에 대한 첫 번째 레이어를 부르고 때입니다 : 내가 대신 포인터, 가중치의 행렬을 얻을 수있는 방법 <caffe._ca

caffe extraction weight 2016-08-26

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