caffe

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CAFFE - <strong>자체 개발 파이썬 층</strong>를 사용하여 내가 구축하고 <strong>PY-CAFFE</strong> 훈련 네트워크에 대한 <code>.prototxt</code> 파일과 <code>.caffemodel</code> 파일을 가지고

Python-> C++ 파일 변환 레이어로 사용 ".caffemodel"파일 . 나중에 Caffe의 C++ 버전에 대해 동일한 레이어를 구현했습니다. 문제는로드하고 훈련 네트워크를 사용하기 위해, 같은 이미 훈련 .caffemodel 파일을 사용하는 동안에만 .prototxt 파일 (은 C++ 것과 파이썬들에서) 레이어 유형을 변경할 수 있는지 여부입니다

caffe pycaffe 2017-05-15

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유효성 검사 정확도/손실이 caffe에서 훈련에 영향을 미치지 않습니까?

유효성 검사 세트가 교육에 어떤 영향을 미치는지 궁금한가요? 네트워크가 과도하지 않은지 확인하기 위해 유효성 검사를 사용하고 유효성 검사 세트가 가중치 업데이트에 아무런 영향을 미치지 않는다는 것을 알고 있지만 하이퍼 매개 변수를 선택하거나 수정하는 데 영향을 미치거나 사용자를위한 것일뿐입니다. 네트워크가 얼마나 잘 배웠는지를보고 예측할 수 있습니까?

validation caffe 2017-05-15

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이 HDF5

에 배치보다 작은 파일의 수는 내가 layer { name: "data" type: "HDF5Data" top: "data" top: "label" include { phase: TEST } hdf5_data_param { source: "./list.txt" batc

machine-learning neural-network deep-learning caffe 2017-05-16

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길쌈 신경 네트워크에 대한 훈련 및 유효성 집합을 선택하면 테스트 정확도에 큰 영향을 미침

독일어 교통 표지 탐지 벤치 마크 데이터베이스를 사용하여 교통 표지 인식 작업을하고 있습니다. 각 클래스에는 최소 400 개의 이미지가있는 43 개의 클래스가 있습니다. 이미지에는 최대 3 개의 교통 표지가있을 수 있습니다. 교육 및 검증을 위해 무작위로 이미지를 선택하면 네트워크의 테스트 정확도가 크게 달라집니다. 두 데이터 세트를 만들었습니다. 하나는

neural-network caffe 2017-05-16

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Mac OS에서 caffe를 컴파일하는 중 오류가 발생했습니다.

처음에 Caffe를 성공적으로 컴파일하고 MNIST 예제를 시도했습니다. 하지만 pycaffe를 설치하려고 할 때 잘못된 것이 있습니다. 그래서 나는 카페를 다시 설치했다. 그러나 이번에 컴파일 오류가 발생했습니다. ld: symbol(s) not found for architecture x86_64 clang: error: linker command f

caffe libstdc++ pycaffe libc++ 2017-05-17

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Caffe 교육은 얼굴 자르기를 사용하지만 배포는 전체 이미지를 사용합니다.

this project을 구현 중이며 잘 작동합니다. 이제는 훈련 단계에서 이미지의 얼굴 자르기 만 사용하는 것이 가능한지 궁금하지만 실제 사용은 여러 사람과 전체 이미지를 허용 할 수 있습니다.

deep-learning caffe face-recognition 2017-05-18

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PyCaffe Layer 객체에서 커널 크기와 보폭을 얻는 방법

pycaffe 네트워크에서 각 풀링 및 컨벌루션 레이어에 대한 모든 커널 크기와 스트라이드를 추출하고 싶습니다. net = caffe.Net(model_def, # defines the structure of the model model_weights, # contains the trained weights caffe.TEST

caffe pycaffe 2017-05-19

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CAFFE 설치, 연결 문제

나는 CAFFE를 설치하는 동안 encoutering 다음과 같은 문제가 : 는/usr/빈/LD : 나는이 opencv3.2를 구축 -lopencv_imgcodecs 찾을 수없는,하지만 난을 연결하여 내가 문제가있는 생각 cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so 라이브러리. 나는 그것을 LD_LIBRARY_PATH에 추가하려고 시도했

linux linker caffe ubuntu-16.04 dynamic-linking 2017-05-19

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Keras의 정규화 또는 드롭 아웃 레이어를 사용하여 교육을 받았을 때 어떻게 예측합니까?

정규화 레이어로 모델을 교육했습니다. 코드는 다음과 같습니다 교육 단계에서 : model=Sequential() model.add() ... k.set_learning_phase(1) ModelCheckpoint(weights_file) model.fit() 추론 시간 : k.set_learning_phase(0) model.load_we

python machine-learning keras caffe conv-neural-network 2017-09-04

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Caffe 세분화 네트워크 출력 크기가 입력과 동일한 지 확인하는 방법은 무엇입니까?

저는 U-net 아키텍처로 세분화 모델을 교육하고 있습니다. 입력 이미지 크기는 250x250입니다. 현재 일부 컨볼 루션 레이어의 패딩을 수동으로 조정하여 모델 출력이 동일한 크기 (250x250)인지 확인했습니다. 하지만 다른 크기의 이미지 (예 : 500x500 크기)를 입력하면 출력 크기는 506x506입니다. 출력 크기가 모든 크기의 입력과 동일하

machine-learning neural-network computer-vision deep-learning caffe 2017-09-04

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