caffe

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Caffe의 완전 컨볼 루션 넷

Caffe를 교육하기위한 입력으로 이미지와 세그먼트를 직접 제공 할 수 있습니까? 원본 구현이이를 지원합니까? 예인 경우 prototxt 파일을 어디에서 찾을 수 있습니까?

caffe matcaffe 2016-07-11

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Caffe GoogleNet classification.cpp는 임의의 출력을 제공합니다.

Caffe GoogleNet 모델을 사용하여 데이터 (10k 이미지, 2 클래스)를 학습했습니다. ~ 80 %의 정확도로 400000 번째 반복에서 멈 춥니 다. 나는 아래의 명령을 실행하는 경우 : 그것이 나에게 다른 제공 ./build/examples/cpp_classification/classification.bin models/bvlc_go

c++ computer-vision neural-network deep-learning caffe 2016-07-11

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TensorFlow를위한 더 빠른 RCNN

TensorFlow 버전의 FRCNN을 구현 한 사람이 있습니까? 나는 다음과 같은 몇 가지 관련 REPOS를 발견 Implement roi pool layer Implement fast RCNN based on py-faster-rcnn repo 하지만 1 : 투자 수익 (ROI) 풀링 층의 작품 (나는 시도하지 않은) 가정, 그리고 뭔가가 필요하다 다음

tensorflow detection caffe pycaffe 2016-07-13

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오류 : H5LTfind_dataset (file_id, dataset_name_) HDF5 데이터 세트 레이블을 찾지 못했습니다.

CNF에서 HDF5 파일을 사용하여 데이터와 레이블을 입력하고 싶습니다. matlab에 hdf5 파일을 만들었습니다. 여기 내 코드입니다 : image는, anno이 unit8와 label는 1x85 unit16 벡터이다 4D 있습니다 h5create(['uNetDataSet.h5'],'/home/alexandra/Documents/my-u-net/warw

matlab deep-learning hdf5 caffe conv-neural-network 2016-07-13

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Cefe의 입력 크기, SoftmaxWithLoss 및 레이블 이해

C++의 자체 데이터로 자체 훈련 네트워크를 사용하려고합니다. ImageData 레이어를 사용하여 ".jpg"데이터에 대한 네트워크를 테스트하고 테스트 한 다음 기본 caffe 예제 인 "classification.cpp"를 구현하여 메모리를 통해 이미지를 하나씩 전달합니다. 결과적으로 나는 2 클래스에 대한 prob를 알아야합니다. 1 - 객체, 2 -

c++ neural-network deep-learning caffe softmax 2016-07-14

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Caffe에서 트레이닝 된 네트를로드하려고 할 때 모양이 일치하지 않는 경우

C++에서 트레이닝 된 네트워크를로드하려고하면 FC 레이어에 모양이 일치하지 않습니다. TRAIN/TEST 단계에서 내 입력 층 (일부 PARAMS 생략 소스 및 배치 크기 만 다른) layer { type: "ImageData" image_data_param { batch_size: 8 new_height: 256

c++ machine-learning neural-network deep-learning caffe 2016-07-15

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caffe에서 이미지 로딩 속도를 높이려면 어떻게해야합니까?

모든 반복 인쇄 사이에, 나는 다음과 같은 경고 3 5 사이의 반복 수, CAFFE를 사용하여 CNN을 훈련하는 동안 : 내가 사용 lmdb 데이터베이스를 만들어 내가 그의 기본 CAFFE 설정을 사용하고 blocking_queue.cpp:50] Waiting for data 을 제공된 스크립트. 이미지는 200x200px tif이며, lmdb에로드하기

gpu caffe conv-neural-network 2016-07-17

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Caffe에서 어떻게 글로벌 중량 필러를 설정할 수 있습니까?

지금 나는 글로벌 체중 필러의 종류를 설정할 수있는 방법 layer { name: "Convolution1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "Convolution1" convolution_param { num_output: 20 kernel_size: 5

machine-learning caffe 2016-07-18

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파이썬으로 mnist 데이터를 lmdb로 변환 매우 큰 데이터베이스

현재 caffe에서 제공하는 lenet 모델을 재생하고 있습니다. 경로 /로/CAFFE/예/mnist/convert_mnist_data.cpp mnist 데이터가 lmdb로 변환하는 C++ 프로그램을 제공합니다. 내가 파이썬 프로그램이 같은 일을 쓰기 에있는 예를 (, 하지만 lmdb의 크기 (4백80메가바이트)는 C++ (60메가바이트)에 의해 변환 된

python c++ caffe pycaffe lmdb 2016-07-18

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caffe python 입력 레이어의 간단한 예 (레이블이있는 이미지의 경우)

요구 사항은 python 스크립트가 performant보다 설명력이 있어야합니다. 그것을 간단한 유지하지, 그것은 50 의 일괄 테이크의 이미지와 해당 레이블 그것은 transformer이 (트랜스, 크기를 조정 적용해야한다 (아무 멀티, 즉 별도의 단계가 될 수 있습니다) 평균, 원시 스케일, 채널 스왑)을 setup 단계의 각 이미지에 적용합니다. 나머

python neural-network caffe pycaffe 2016-07-18

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