caffe

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matplotlib의 ax.fill()이 흰 여백을 만듭니다.

저는 caffe, sciki-image, opencv 및 matplotlib/pyplot을 사용하여 이미지 세분화 작업을하고 있습니다. 이 작업에는 이미지 크기 조정이 포함됩니다. 기본적으로 이미지를로드하고 크기를 조정 한 후 : put_image = caffe.io.load_image(os.path.join(source_dir, pix) input_im

image matplotlib plot resize caffe 2016-07-04

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내 C++ 프로그램에서 Caffe의 로깅 메시지를 제거하십시오.

Caffe 라이브러리를 사용하여 C++ 분류 프로그램을 만들고 있습니다. 카페의 모델 초기화 단계에서 모든 로깅 메시지를 숨기려고합니다. Disable glog's "LOG(INFO)" logging에 따르면 , 나는 명령 줄에서 환경 변수 GLOG_minloglevel = 2 을 설정하여 로그의 대부분을 해제 할 수있다. 하지만 실제로 원하는 것은 실행

c++ caffe glog 2016-07-04

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Caffe classifocation.cpp는 항상 100 %의 확률을 반환합니다.

저는 Caffe C++ classification 예제 (여기는 code입니다)를 사용하여 손으로 쓰는 숫자로 이미지를 분류하려고합니다 (MNIST 데이터베이스에서 모델을 훈련합니다).하지만 항상 같은 확률을 반환합니다. [0, 0, 0, 1.000, 0, 0, 0, 0, 0] (1.000 can be on different position) 이미지에

c++ neural-network deep-learning caffe conv-neural-network 2016-07-04

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Amazon AMI with Caffe

Caffe가 설치되어 있고 GPU에서 제대로 작동하는 AWS 용 Ubuntu AMI를 찾고 있습니다. caffe의 Github page에 약간이있다 그러나 그들은 not working 인 것처럼 보인다. 최근에 테스트 한 AMI를 지금 사용할 수 있습니까?

amazon-web-services neural-network deep-learning caffe ami 2016-07-05

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opencv 우분투를 완전히 제거하는 방법?

나는 Caffe를 설치하고 OpenCV의 여러 버전을 사용하여 설치를 망쳤다고 생각합니다. 이제는 내가 뭘했는지 모르겠지만 아무것도 제대로 작동하지 않는 것 같습니다. 그래서 가장 안전한 방법은 opencv를 완전히 제거하는 것입니다. 덕분에 어떻게 도움을 줍니까? 난 내가 $> sudo find/-name "*opencv*" -exec rm -i {} \

opencv ubuntu-14.04 caffe pycaffe 2016-07-06

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Caffe 솔루션의 뉴런 및 가중치 수를 계산합니다.

prototxt 모델 설명과 caffemodel 조정 매개 변수 파일 (약 16MB 크기)로 얻은 Caffe 프로젝트가 있습니다. 정적 분석이나 런타임에서 모델에 얼마나 많은 뉴런과 가중치가 있는지 알아낼 수있는 쉬운 방법이 있습니까? prototxt 파일을 Netscope으로 시각화 할 수 있지만 24 개의 컨볼 루션 레이어와 7 개의 풀링 레이어가 있으

python neural-network caffe 2016-07-07

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무게는

나는 prototxt 있습니다 layer{ name:"l1" bottom: "b1" top: "t1" include{ phase: TRAIN } } layer{ name:"l1" bottom: "b1" top: "t2" include{ phase: TEST

caffe 2016-07-07

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VGG는 특정 형식으로 추출 기능을 가지고 있습니다.

this repo을 작동 시키려고합니다. I는 the instruction을 followed 및 (the same repo from taken) this script를 using the sample data를 get : #!/usr/bin/env sh # This script downloads the trained S2VT VGG (RGB) model,

machine-learning computer-vision neural-network caffe feature-extraction 2016-07-08

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Caffe : 시멘틱 세분화를 위해 이미지 데이터를로드하는 방법

간단한 의미 이미지 세분화 작업 (즉, 이미지의 각 픽셀을 2 개의 클래스 중 하나에 속하는 것으로 분류)에 Caffe를 사용하려고합니다. 두 가지 문제가 있습니다. 1) 데이터 준비, 2) 네트워크 계층 정의. 몇 가지 예를 읽으려고했습니다. Labels in Caffe as Images How to feed caffe multi label data in

python deep-learning caffe conv-neural-network pycaffe 2016-07-09

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커피와 토치에 지역 바이어스를 설정하는 방법은 무엇입니까?

다중 채널 이미지를 하나의 채널 이미지로 컨버팅 할 때 일반적으로 하나의 바이어스 변수 만 가질 수 있습니다 (출력은 하나의 채널 임). 로컬 바이어스를 설정하려는 경우, 즉 출력 이미지의 각 픽셀에 바이어스를 설정하는 경우 Caffe 및 Torch에서 어떻게해야합니까? Tensorflow에서는 매우 간단합니다. 당신의 단지 예를 들어, 바이어스 행렬을 설

machine-learning neural-network deep-learning caffe torch 2016-07-10

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