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TensorFlow의 스타일 이전

TensorFlow를 사용하는 스타일 전송 알고리즘에서 콘텐츠 및 스타일 필터를 교육하는 방식 (예 : in this paper)을 이해하는 데 문제가 있습니다. 링크 된 종이에 알고리즘의 몇 가지 구현을 살펴 보았습니다. 그러나이 단계에 대한 처리 방법은 매우 불만 스럽습니다. 이를 위해 미리 훈련 된 모델을 사용하지 않고 순진한 버전을 구현하는 것이 도

tensorflow conv-neural-network 2016-11-28

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딥 뉴럴 네트워크 무게의 평가

나는 케라와 함께 테아 노를 사용하고 있습니다. 나는 훈련 된 DNN을 가지고 있으며 그 무게를 파일에 버렸습니다. 이 가중치에 대해 몇 가지 연산을 수행하고 있으며 변환 된 새 가중치를 다른 파일로 다시 덤핑합니다. 이제 DNN 모델에 이러한 변환 된 가중치를로드하고 둘 사이의 결과를 비교하려고합니다. 나는 keras.evaluate 메소드를 사용했지만

deep-learning theano keras conv-neural-network theano-cuda 2016-11-29

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caffe : 5D blobs pooling?

나는 1x8x128x128과 같은 5D BLOB를 가지고 있으며, 5D BLOB를 처리 할 수있는 Convolution 레이어가 있습니다. 풀 레이어를 사용하고 싶지만 작동하지 않습니다. 을 5D BLOB와 어떻게 사용합니까? 확인에 실패 4 == 하단 [0] -> num_axes() (4 대 5) 입력 (NUM, 채널 높이, 폭) 에 대응하는 4 축 있어

machine-learning neural-network deep-learning caffe conv-neural-network 2016-11-30

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DetectNet이 불변 (invariant)으로 회전함에 따라 최신 CNN (길쌈 신경망)이 있습니까? 공지 엔비디아 DetectNet로서

- CNN (콘벌 루션 신경망) 객체 검출이 욜로/DenseBox의 접근법에 근거한다 : https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-object-detection-digits/ DetectNet가 인기 GoogLeNet 네트워크의 확장이다. 확장은 Yolo 및 DenseBox 논문에서 취한 접근법과

machine-learning computer-vision neural-network deep-learning conv-neural-network 2016-12-03

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caffe : 테스트가 필요하십니까?

나는 내 GPU에서 많은 메모리를 차지하는 정말 세련된 그물을 가지고있다. 나는 데이터를 훈련하고 테스트하면 (표준 경우) 메모리 사용량이 훈련 만하는 것보다 두 배나 높다는 것을 알았다. 내 데이터를 테스트해야합니까? 아니면 그냥 시각화에 사용됩니까? 예를 들어 내 네트워크가 지나치게 적합하거나 그럴지라도 보여 주겠습니까? 나는 그것이 필요하다고 생각하지

deep-learning caffe conv-neural-network 2016-12-05

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테스트 이미지 창 물체 감지 슬라이딩 CAFFE 속도를 높이는 방법

질문 : 내가 결정하는 길쌈 신경 네트워크 (CNN)을 훈련 한 /관심의 대상이 주어진 존재인지 아닌지 감지 이미지 패치. 큰 이미지가 주어지면 이미지의 각 픽셀을 둘러싼 패치에 내 CNN 모델을 적용하여 슬라이딩 윈도우 방식으로 이미지의 모든 개체를 찾으려고합니다. 그러나 이것은 매우 느립니다. 내 테스트 이미지의 크기는 (512 x 512)입니다. 그리

python deep-learning caffe conv-neural-network object-detection 2016-12-05

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프로그래밍 방식으로 파이썬에서 caffe 용 deploy.txt를 생성하는 방법

나는 caffe에서 교육 및 유효성 검사 .prototxt 파일을위한 길쌈 신경망 (CNN)을 프로그래밍 방식으로 생성하는 Python 코드를 작성했습니다. def custom_net(lmdb, batch_size): # define your own net! n = caffe.NetSpec() # keep this data l

python neural-network deep-learning caffe conv-neural-network 2016-12-06

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하나의 핫 벡터의 결과 버킷과 올바른 버킷 사이의 차이점을 고려하는 방법은 무엇입니까?

안녕하세요 저는 대학에서 tensorflow를 사용하여 시뮬레이션에서 생성되는 이미지 만 사용하여 시뮬레이션 프로그램의 조향 각도를 분류하려고합니다. 스티어링 각은 -1에서 1까지의 값이며 50 개의 "버킷"으로 구분됩니다. 따라서 예측 벡터의 첫 번째 값은 예측 된 조향각이 -1과 -0.96 사이임을 의미합니다. 다음은 현재 사용중인 분류 및 최적화 기능

neural-network tensorflow deep-learning conv-neural-network 2016-12-06

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HDF5의 카페 분류 레이블

나는 네트워크를 미세 조정하고있다. 어떤 경우에는 회귀 분석에 사용하기를 원합니다. 또 다른 경우에는 분류에 사용하고 싶습니다. 두 경우 모두 라벨이있는 HDF5 파일이 있습니다. 회귀를 사용하면 플로트가 포함 된 1x1 배열입니다. EuclideanLoss 레이어를 SoftmaxLoss로 변경 한 후 분류 할 때 동일한 라벨을 사용할 수 있다고 생각했습니

neural-network classification deep-learning caffe conv-neural-network 2016-12-07

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입력의 다른 크기와 신경 네트워크를 훈련하는 방법?

다른 소리로 신경 네트워크를 훈련하고 싶습니다. 그러나 각 사운드의 크기는 다릅니다. 누구든지 입력의 다른 크기로 신경 네트워크를 훈련하는 방법을 알고 있습니까? 감사.

machine-learning neural-network conv-neural-network 2016-12-08

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