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使用预先训练的网络（1个分支）来初始化网络中具有2个分支的层的权重
我有一个多任务网络，有两个相似的分支和一个只有一个分支的预训练网络（也是相同的） . 我想用我预训练网络中各层的权重来初始化两个分支（在我的多任务网络中）中的层的权重 . 现在，我可以使用与预训练网络中相同的名称来正确初始化其中一个分支 . 但是，我必须保持另一个分支中的图层名称不同，因此这些图层不会采用预先训练的权重 . 另外，我不想在两个分支中分享权重 . 因此，为两个分支中相应层中的权重赋予... -
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错误：H5LTfind_dataset（file_id，dataset_name_）无法找到HDF5数据集标签
我想使用HDF5文件在我的CNN中输入我的数据和标签 . 我用matlab创建了hdf5文件 . 这是我的代码： h5create(['uNetDataSet.h5'],'/home/alexandra/Documents/my-u-net/warwick_dataset/Warwick_Dataset/train/image',[522 775 3 numFrames]); h5create([... -
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为什么pycaffe向后的结果总是0？
net.blobs['data'].data[...] = transformed_image output = net.forward() output_prob = output['prob'][0] # the output probability vector for the first image in the batch print 'predicted class is:',... -
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与其他深度学习API相比，MXNet的优缺点[关闭]
最近我决定学习MXNet，因为我需要使用的一些代码是使用这个API编写的 . 但是，我想知道MXNet与其他深度学习库相比有哪些优点和缺点 . -
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如何将caffe图层转换为keras图层？
我在caffe prototxt文件中找到了以下图层： layer { name: "before_proj" type: "Silence" bottom: "xxxbefore_proj" } layer { name: "1_before_proj" type: "InnerPro... -
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找到关于输入的Caffe conv滤波器的梯度
我需要在卷积神经网络（CNN）中找到关于单个卷积滤波器的输入层的梯度，作为visualize the filters的一种方法 .给定Caffe的Python接口中训练有素的网络，例如this example中的网络，如何根据输入层中的数据找到转换滤波器的梯度？ Edit: 基于answer by cesans，我添加了以下代码 . 我的输入图层的尺寸是 [8, 8, 7, 96] . 我的第一... -
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如何从最后一层的输出中生成caffe中的预测标签？
我使用caffe和DIGITS接口，使用LeNet训练了我自己的图像数据集（交通灯图像11x27） . 我获得99％的准确率，当我通过DIGITS提供新图像时，它预测了良好的标签，因此网络似乎运行良好 . 但是，我很难通过Python / Matlab API预测标签的caffe . 最后一层输出（ip2）是一个带有2个元素的向量（我有2个类），例如[4.8060，-5.2608]（第一个组件总是... -
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使用Caffe内存层不会产生一致且确定的结果
我在Windows 7 64位计算机上使用Windows的Caffe框架（从here下载） . 我在Visual Studio Community 2013中使用C.我使用预先训练的GoogLeNet模型来提取loss1-fc图层输出，以用作每个图像的特征向量 . 到现在为止还挺好 . 最近我尝试更改我的软件用于视频帧 . 所以我将第一层从ImageData层更改为Memory层，因此我可以向Ca... -
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准确性没有进一步提高
我正在使用预先训练过的GoogLeNet，然后在我的数据集上对其进行微调，以便对11个类进行分类 . 我尝试使用不同的 base_learning rate 进行以下配置，但 accuracy 没有进一步改进 . 我使用预先训练的GoogLeNet模型，然后在最后10层和前3层进行微调，基本学习率为0.01，最大迭代次数为50K，但这种配置不能提供超过75％的精度 . 我使用了预先训练过的... -
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针对三重态丢失的高效硬数据采样
我正在尝试在Caffe中实现一个用于三重损失的深度网络 . 当我随机选择三个样本用于锚，正，负图像时，它几乎产生零损失 . 所以我尝试了以下策略： If I have 15,000 training images, 1. extract features of 15,000 images with the current weights. 2. calculate the triplet loss... -
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如何在Keras的一批数据上同时获得损失和模型输出？
我正在使用Keras w / Tensorflow后端来训练NN . 我正在使用 train_on_batch 进行培训，这会返回给定批次的损失 . 我如何获得该批次的输出分类？ （我想对输出做一些可视化） 为此，我目前再次调用 predict 来获取模型输出，但这是多余的，因为train_on_batch已经通过了输入批处理"forward" . 在Caffe中，当图像被向前... -
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cpp caffe预测与pycaffe预测不匹配
我用cpp训练了一个caffe模型，并尝试了cpp预测和pycaffe预测，然而这两个预测结果不匹配 . 我在pycaffe预测中修改 use_global_stats 批量规范到 true ，还有其他工作要做吗？为什么不匹配？ -
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如何在一个Python程序中使用不同版本的包（Caffe）？
我正在使用Pycaffe来实现一些CV任务 . 但是，项目中的一个模块（假设模块A）仅适用于旧的Caffe . 所以我想切换到旧Caffe来运行模块A并切换回Caffe master来运行其他模块 . 有可能使它工作吗？还是有关于这个问题的其他建议吗？谢谢你的任何想法！ 附：我认为重载（caffe）可能不起作用，因为Pycaffe是从C代码编译的 . -
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测量Caffe中的训练误差
我正在与Caffe合作，并且有兴趣比较我的训练和测试错误，以确定我的网络是否过度拟合或不合适 . 但是，我似乎无法弄清楚如何让Caffe报告训练错误 . 它将显示训练损失（在批次上计算的损失函数的值），但这在确定网络是否过度拟合/欠拟合时无效 . 有这么简单的方法吗？ 我正在使用Python接口来实现Caffe（pycaffe） . 如果我可以以某种方式访问原始训练集，我可以通过前进传递批量并评估... -
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在原型文本中使用批量大小1与在pycaffe中将批量大小强制为1时结果出现差异
我正在运行MNIST示例，并对图层进行了一些手动更改 . 虽然训练一切都很好，但最终测试精度达到了99％ . 我现在正在尝试使用pycaffe在python中使用生成的模型，并按照给定here的步骤操作 . 我想计算混淆矩阵，所以我从LMDB逐个循环测试图像，然后运行网络 . 这是代码： net = caffe.Net(args.proto, args.model, caffe.TEST) ...... -
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在Caffe for Windows的调试模式下pycaffe中的Lnk2019错误
我正在使用BVLC Caffe on the Windows branch，目前不支持 . 当我尝试在Visual Studio 2013上以调试模式编译pycaffe时，我得到了错误 _caffe.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__Py_NegativeRefcount referenced in function _i... -
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用caffe分类图像
我正在尝试使用Caffe构建二进制分类器 . 首先，我通过稍微修改样式识别模型的微调来训练我自己的图像数据集 . 但是当我尝试对单个图像进行分类时，它给出了两个类的概率为50％ . 为了分类，我使用了相同的deploy.prototxt，只是将output_number更改为2.这很奇怪，因为在训练时我得到准确度~85％ . 我尝试了python（classify.py）和cpp（classifi... -
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Caffe中的图像通道不匹配
我知道在caffe用户组中可能会有更好的问题，但我无法访问用户组，也不知道在哪里提出问题，因为我不确定这是否需要在git中引发问题 . 无论如何，我正在做的是： 我有一组灰度图像，我想用它来训练使用caffe的CNN . 我正在使用所提供的caffenet模型定义的修改版本，只需稍加修改（即：因为我有灰度图像，通道= 1而不是3） . 到目前为止，我使用imagenet提供的平均图像来训练CNN，... -
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Caffe中的回归：预测是非常错误的
我一直在Caffe做一个单一的标签回归问题 . 输入包含5个hdf5文件，我使用不同的图像独立生成这些文件 . 我首先使用单个hdf5文件测试我的网络，并使用大约800个训练图像（批量大小为64）运行10000次迭代 . 最后，当我对相同的训练图像进行预测时，得到的结果如下： 但在测试图像上它是： 据我所知，这是由于训练数据量较少，而且测试数据与训练数据不太相似 . 因此，我尝试将训练数据增加... -
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Caffe和Keras之间有所不同
我已经使用 Caffe 为MNIST训练了 LeNet ，现在我想将此模型导出到 Keras 中使用 . 为此，我尝试从caffe.Net中提取权重并使用它们来初始化Keras的网络 . 但是，我收到了两个模型的不同预测 . 所以我试图逐层调试它们，从第一个开始 . 我测试的代码如下： # import caffe and load facce.Net from prototxt and caff... -
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pycaffe get_solver（）/ SGDSolver（）导致IPython崩溃
目前，我正在尝试使用pyCaffe在caffe模型上进行转移学习 . 我的计算环境是使用来自Anaconda发行版的Python 3.5.4的Windows 10计算机[MSC v.1900 64位（AMD64）] . 我从source构建了caffe和pycaffe，对一些cmake和构建批处理文件进行了一些修改以使用Python 3.5 . 我已经成功为现有的semantic segmenta... -
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Matlab在编译caffe时终止 . 已禁用 - 没有沙箱或构建区域路径
E0302 03:12:50.399718 23466 net.cpp:785] [Backward] All net params (data, diff): L1 norm = (13513.7, 65688.6); L2 norm = (23.9842, 295.159) F0302 03:14:40.549015 23466 syncedmem.hpp:31] Check fail... -
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TensorFlow中的FCN缺少裁剪层
我目前正在尝试在TensorFlow中实现FCN for semantic segmentation，就像之前在Caffe here中所做的那样 . 不幸的是，我正在努力完成以下三件事： 1）如何将"Deconvolution"层从Caffe映射到TensorFlow？这是正确的 tf.nn.conv2d_transpose ？ 2）如何将“Crop”图层从Caffe映射到Te... -
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解决阶级失衡问题：缩减对损失和sgd的贡献
(An update to this question has been added.) 我是比利时根特大学的研究生;我的研究是用深度卷积神经网络进行情绪识别 . 我正在使用Caffe框架来实现CNN . 最近我遇到了关于 class 不 balancer 的问题 . 我正在使用9216个训练样本，约5％标记为阳性（1），其余样品标记为阴性（0） . 我正在使用SigmoidCrossEntrop... -
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caffe fcn像素分段回归
你好我对深度学习和咖啡很新，所以请不要介意我的问题是否有点愚蠢 . 我一直在研究像素分类/分割/回归 . 因此，我看到有一个gitlhub回购图像分割fcn berkeley和其他一些帖子，如question 1，question 2 . 我想做的是类似的buf略有不同 . 我有一个图像数据集和相应的ground_truth作为图像 . 我不确定通过SoftmaxLoss使用像素分类或通过Eucl... -
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在Ubuntu上安装Caffe时出错 - 仅限CPU
我按照说明在不使用GPU的情况下在Ubuntu上安装Caffe：https://stackoverflow.com/a/31396229/3198732 “make all”命令成功完成 . 运行“make test”时出现以下错误： CXX / LD -o .build_release / test / test_all.testbin src / caffe / test / test_caf... -
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训练深度Convnet，输入尺寸小
我对这个深度学习领域很陌生 . 虽然我理解它是如何工作的，但我设法在Caffe Library上运行一些教程，我仍然有一些问题，我无法找到一些令人满意的答案 . 我的问题如下： 考虑AlexNet，它采用227 x 227图像尺寸作为caffe的输入（我认为在原始论文中它是224），FC7产生4096-D特征向量 . 现在，如果我想检测一个人说使用尺寸（32 x 64）的滑动窗口，那么在通过A... -
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对于每次运行net.backward，PyCaffe都有不同的渐变？
今天，我有一个非常奇怪的事情 . 我加载了一个caffe模型，feed输入，net.forward，检查输出数据，完美 . 然后，我将标签提供给底层blobs.diff，net.backward，然后使用相同模型caffe c程序的结果检查渐变（params.diff） . 他们是不同的 . 此外，当我继续在python上运行net.backward几次时，每次我得到不同的渐变 . 这不是C程序的... -
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使用来自c的经过训练的caffe网的错误结果
我尝试使用我训练过的caffe net和我的C数据 . 我为部署实现了标准的caffe示例 classification.cpp . 在使用python脚本的训练/测试阶段，网络达到了准确度= 0.93，但现在当我去部署时，我得到了一些奇怪的结果 . 我有两节课： 环境 对象 我需要得到物体检测的概率 . 我相信如果网络在FC层有两个输出（prob1 prob2 == 1.0f），结... -
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Caffe：使用ImageData层在批处理中 balancer 类
我正在Caffe中训练CNN，其输出是两个类中的一个（二进制问题） . 我使用ImageData图层作为输入图层，传递两个带有训练和验证图像集的.txt . 这些文件是 balancer 的，即两个类的示例数相同 . 在这一层，我也使用"shuffle"参数 . 对此，我有两个疑问： 1. How the batch is sampled/selected from the ....