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Xavier 및 bias_filler를 추가하면 손실 값이 음수가되기 시작합니다. 왜?

모든 컨볼 루션 계층에 xavier 초기화를 추가하면 손실은 음수이되기 시작합니다. 누군가 제안이나 이유를 줄 수 있습니까? 나는 모든 길쌈 층에 다음 줄을 추가 : weight_filler { type: "xavier" } bias_filler { type: "constant" value: 0.1

deep-learning caffe pycaffe matcaffe 2017-03-05

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FCN32에서 검은 색 이미지가 나타납니다.

FCN32를 처음부터 교육 했으므로 불행히도 검은 색 이미지가 출력됩니다. 다음은 손실 곡선입니다. 이 트레이닝 손실 곡선이 정상인지 아닌지, 또는 내가 잘못했는지 여부를 알지 못합니다. 정말 고맙습니다. 및 왜 출력이 검은 색 이미지입니까? 네트워크가 잘 맞지 않습니까? 0 에서 Deconvolution 레이어의 lr_mult 값을 다른 값으로 변경해야합

deep-learning caffe pycaffe matcaffe 2017-03-06

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MatCab을 사용하여 Matlab에서 LeNet을 배포하고 사용하십시오.

MatCaffe에 문제가 있습니다. 내 자신의 데이터 집합 (2 분류, 0 또는 1)을 사용하여 Python에서 LeNet을 성공적으로 교육하고 Matlab에 배포하려고했습니다. 넷 아키텍처는 caffe/examples/mnist/lenet.prototxt에서 제공됩니다. 내가 입력 한 모든 입력 이미지는 항상 1로 돌아갑니다. (나는 훈련에서 긍정적이고

matlab deep-learning caffe mnist matcaffe 2017-04-26

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FCN (의미 론적 세분화)을위한 미니 배치 개념은 무엇입니까?

의미있는 세분화를 위해 하나의 이미지를 FCN으로 전송할 때 미니 배치 개념은 무엇입니까? 데이터 레이어의 기본값은 batch_size: 1입니다. 이는 모든 전방 및 후방 통과, 하나의 이미지가 네트워크로 전송된다는 것을 의미합니다. 그러면 미니 배치 크기는 어떻게됩니까? 이미지의 픽셀 수입니까? 또 다른 질문은 인터넷에 몇 개의 이미지를 함께 보내는 것

deep-learning caffe pycaffe matcaffe 2017-03-09

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요소 별 레이어를 추가 한 후 사전 모델을 사용할 수 있습니까?

나는 미리 정의 된 모델을 사용하여 Elementwise 레이어에 두 레이어의 출력을 추가하고자합니다. 하나의 레이어는 컨볼 루션 레이어 1x1x256x256의 출력이고 다른 하나는 컨볼 루션 레이어 1x32x256x256의 출력입니다. 내 질문은 : 우리가 두 개의 레이어를 곱하고 다음 레이어로 보내는 elementwise 레이어를 추가하는 경우, 아키텍

deep-learning caffe pycaffe matcaffe 2017-11-21

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메이크 파일 : 517 : 'matlab/+ caffe/private/caffe_.mexa64'대상에 대한 제조법이 실패했습니다. ***

나는이 문제에 직면 해 있습니다. 나는 우분투 16.04, 쿠다 8, cudnn 5.1, opencv 3.1, matlab 2014a를 사용하고 있습니다. 나는 opencv3.1을 cuda로 설치했습니다. matcaffe를 설정하고 싶습니다. 미리 감사드립니다. 다음은 나의 오류 보고서입니다. 당신은 GCC 버전을 사용하는 '5.4.1 : MEX matla

matlab caffe mex pycaffe matcaffe 2017-03-27

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어떻게 FCN 코드 의미 분할을 실행 했습니까?

의미있는 세분화를 위해 [FCN code] [1]을 실행하고 싶습니다. 그러나 Caffe 초보자이며 코드 실행을 어느 시점부터 시작해야할지 몰랐습니다. 실행을위한 단계별 지침이 있습니까?

caffe pycaffe matcaffe 2016-12-18

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우리는 의미 론적 분할에서 각 클래스 레이블에 대해 서로 다른 이미지를 만들어야할까요?

내 질문에 답변 해 주시면 고맙겠습니다. 내 네트워크가 항상 세그먼트 화없이 검은 색 이미지를 제공하기 때문에 나는 잘못하고 있다고 걱정합니다. Caffe에서 의미 론적 세분화를하고 있습니다. score layer의 출력은 < 1 5 256 256>batch_size no_classes image_width image_height입니다. 어느 것이 Soft

deep-learning caffe pycaffe matcaffe 2017-03-28

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의미 론적 세분화를 위해 즉석에서 데이터 확대, 내 파이썬 레이어 정의가 맞습니까?

저는 caffe과 Python의 전문가는 아니지만 단계별로 배우려고합니다. 나는 조금 혼란 스럽습니다. 전문가들이 제 질문에 대해 살펴 본다면 정말 고맙겠습니다. 저는 이미지 분할 작업을하고 있습니다. 파이썬 레이어를 추가하여 on-the-fly 데이터 증가를하려고합니다. 데이터 세트의 경우 x 축 및 y 축 (추가로 4 개의 변환)에서 (+ 10, -10

caffe pycaffe matcaffe 2017-12-16

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LMDB 데이터베이스를 만드는 동안 내 회색조 이미지를 조 변경해야합니까?

이미지 집합과 그라운드 진실 이미지 집합을 LMDB 데이터베이스로 변환합니다. 그 목적은 픽셀 단위 예측입니다. im = im.transpose((2,0,1)) # convert to CxHxW 내 화상 데이터 (전철 데이터 및 대응하는 지표 사실 이미지 모두) 계조 (즉, 단일 채널이다 : 다음 RGB 이미지에서 LMDB를 생성하기위한 코드의 대부분을

caffe pycaffe lmdb matcaffe 2017-01-03

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