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    卷积结果不同于caffe

    我自己尝试编写卷积函数来比较结果和caffe结果 . 我在运行演示程序时使用了底部和顶部blob数据和权重 . 我非常确定提取的数据是正确的 . 这是我写的卷积测试代码,但结果不同 . 在这个例子中,我有64个输入要素图和64个输出要素图,并使用3x3内核 . 该程序从64个文件读取底部数据,读取64x64 3x3内核和权重的权重和偏差,并使用它进行卷积并将顶部数据保存到64个文件中 . 非常简单...
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    在Caffe-Import错误中加载自定义Python层

    我用Python编写了自己的Caffe图层(maskextractor.py) . 从头开始训练网络时,它运作良好 . 但是,一旦我尝试从保存的网络中进行微调: ../caffe/build/tools/caffe train -solver solverFCN8s_MCN_newmodule.prototxt -snapshot snapshot/train8MCNs_borders_pasca...
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    使用Caffe进行多标签分类

    我想微调GoogLeNet与Caffe进行多标签分类 . 我已经将它调整为单标签分类,但我还是无法过渡到多标签 . 我正在做的主要步骤是不同的: 为数据和地面真相创建LMDB 我正在修改代码here和here以创建一个带有数据的LMDB,另一个带有基本事实 . 用SigmoidCrossEntropyLoss替换SoftmaxWithLoss 更新train_val.prototxt,我将Soft...
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    如何在pycaffe中生成客户池层原型文件?

    我的目标是从代码中实现池化层原型,如下所示: layer { name: "my_pooling" type: "Pooling_Custom" bottom: "conv1" top: "my_pooling" pooling_custom_param { pool: MAX ke...
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    caffe:caffemodel无法加载的原因?

    我一年前在机器学习中的冒险开始于caffe . 我使用python接口,并使用 caffe/examples/ 目录中提供的ipython笔记本学到很多东西 . 成功运行笔记本01-learning-lenet.ipynb并且能够加载我创建的caffe模型( .caffemodel 文件)后,我冒险将相同的LeNet神经网络应用到我自己的数据中进行字符识别 . 所以我使用了convert_imag...
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    定制咖啡模型的净手术

    我正在尝试修改caffemodel的权重,这是一个名为Deep Lab的caffe-branch的一部分 . 虽然有一个关于how to do net surgery的教程,当我尝试对我的自定义caffemodel做同样的事情时,python内核总是在以下行中死掉: # Load the original network and extract the fully connected layers...
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    pycaffe windows - 无法打开python27.lib

    我正在尝试使用Anaconda 3和Visual Studio 2013在Windows 7中编译pycaffe . 我已正确设置了anaconda路径和lib路径 . 当我尝试构建时,我收到以下错误: “错误1错误LNK1104:无法打开文件'python27.lib'D:\ caffe-master \ windows \ caffe \ LINK caffe” 我正在使用Python 3.6...
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    深度学习caffe - 数据分类导致NaN

    我有一个训练有素的caffe网用于2类问题,并且想检查一个数据的净输出 . 所以我运行这样的分类: proto = 'deploy.prototxt' model = 'snapshot_iter_4000.caffemodel' net = caffe.Net(proto, model, caffe.TEST) # get image from database to variable &qu...
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    Python测试结果与caffe测试结果不一样

    我的问题是关于caffe测试结果 . Python脚本结果不等于caffe测试结果 . 我使用了Alexnet,我的测试精度是0,9033 . Caffe测试精度:0.9033 Python准确度:0.8785 我用40000张图片进行测试 . 错误分类图像的数量应该是3868.但是我的python结果中错误分类图像的数量是4859.问题是什么? 谢谢 . Here is my caffe te...
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    caffe和pycaffe报告的准确度不同

    下面是train.Prototxt文件,用于训练预训练模型 . name: "TempWLDNET" layer { name: "data" type: "ImageData" top: "data" top: "label" i...
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    对于同一网络,python和MATLAB caffe的结果是不同的

    我试图将MTCNN_face_detection_alignment的MATLAB实现移植到python . 我为MATLAB和python使用相同版本的caffe绑定 . 用于重现问题的最小可运行代码: MATLAB: addpath('f:/Documents/Visual Studio 2013/Projects/caffe/matlab'); warning off all caffe.r...
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    Caffe上的多维标签数据

    我计划通过使用NYU深度v2数据集实现可以从单个图像估计深度的CNN . 通过本教程向我展示了实现一个处理Caffe分类问题的CNN很容易 . 我很好奇,如果Caffe适合涉及多维地面真相(例如深度图像)和回归(深度估计)的任务 . 我想要实现的是使用深度图像作为基础事实来训练可以估计深度图像的CNN . 我需要将标签加载为单通道图像数据 . 我只能找到Shelhamer的这个与我的问题相关的答案...
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    Caffe网络中的原始图像文件名

    我正在使用Cifar(https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/examples/cifar10)像caffe中的模型 . 我能够使用pycaffe接口训练模型并获得错误分类图像的概率 . 是否有可能从数据层获取图像文件名的名称(从图像文件名列表创建lmdb并使用train.txt和val.txt创建标签 - https://github.com/BVL...
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    如何在caffe或现有示例中将图像数据提供给HDF5?

    我很难在HDF5上使用图像分类和回归任务,因为某些原因,HDF5的训练在第一次开始时总会失败,测试和火车损失很快就会降到接近零 . 在尝试了所有降低学习速度的技巧后,添加RELU,辍学,什么都没有开始工作,所以我开始怀疑我正在为caffe提供的HDF5数据是错误的 . 所以目前我正在研究通用数据集(Oxford 102 category flower dataset,它也有public code)...
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    caffe / pycaffe的备忘单?

    有谁知道所有重要的pycaffe命令是否有备忘单?到目前为止,我只使用matlab接口和终端bash脚本来使用caffe . 我想转向使用ipython并完成ipython笔记本示例 . 但是我发现很难概述python的caffe模块中的所有函数 . (我也是python的新手) .
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    在python中构建自定义Caffe层

    解析了许多关于在Python中构建Caffe图层的链接后,我仍然难以理解一些概念 . 有人可以澄清一下吗? 网络的Blob和权重python结构在这里解释:Finding gradient of a Caffe conv-filter with regards to input . 网络和解算器结构在此解释:Cheat sheet for caffe / pycaffe? . 定义py...
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    使用PyCaffe完全连接的多层感知器

    我以前遇到过这个问题 . 之前我曾使用keras,sklearn,fann(C)作为神经网络,我想使用Caffe,因为它提供了一些额外的东西 . 但工作流程似乎很难适应 . 我想从使用PyCaffe的简单,完全连接的MLP开始 . 我想为它提供一个N维输入向量,并对它们进行多标签分类 . 我有训练数据 . 所有Caffe示例似乎都是为图像(方阵输入)编写的 .我也更喜欢以编程方式配置网络,而不是使...
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    Caffe Python API参考?

    我对Caffe的主要抱怨是虽然文档中有一些例子,但没有明确的参考指南 . 这尤其适用于Python界面(如果有参考指南那么会很棒),也适用于原型文本 . 似乎为了正确使用Caffe,用户必须已经是Google Protobuf和CUDA的专家 . 遗憾地承认我对这两件事都没有经验 . 那么我如何在Python界面中查找事物(如函数签名,各种变量支持的值等)?从this example我们可以看到我...
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    我在这个语义细分中做错了什么?

    现在,我正在使用FCN32进行单通道图像的语义分割已经很长时间了(差不多两个月) . 我玩了不同的学习率,甚至添加了 BatchNormalization 图层 . 但是,我甚至没有看到任何输出成功 . 我没有任何选择,除非立即在这里寻求帮助 . 我真的不知道我做错了什么 . 我将一个图像作为批处理发送到网络 . 这是火车损失曲线 LR=1e-9 和 lr_policy="fixed&q...
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    Caffe Solver.step()在一个循环中

    我正在尝试使用caffe微调预先训练过的模型 . 我有1200个培训样本和300个开发样本 . (简单问题的小数字) . 我将火车划分为100个小批量,每批有12个样本,而Dev分为100个小批量,每个有3个样本 . 我的目标是循环训练并测试每1个时期= 100次迭代 . 现在我想知道以下内容之间的区别: solver.step(100) 和 niter = 200 for it in rang...
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    Caffe中暹罗网络的重量更新

    通过这个网站 http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/siamese.html ,我可以在Caffe中使用Siamese网络,它共享每层的权重 . 但是,我想知道Caffe中的Siamese网络如何更新他们的共享权重 . 具体来说,如果有的话 input1 - > conv1(共享) - > output1 input...
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    caffe:具有两个损失层和两个不同标签集的CNN

    我有兴趣拥有一个带有两个损耗层的深CNN,每个损耗层都有自己独立的标签集 . 例如,想象一个10层CNN,loss1使用label1位于第5层,然后使用label2位于最后一层中的loss2 . 注意:label1(loss1)可以被认为是预处理步骤,以便于CNN解决label2(loss2即真实标签)的任务 . Question: 据我所知,caffe loss layer自动使用"...
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    使用Caffe进行分类时如何使用更通用的标签

    我在Caffe中使用预先训练好的AlexNet进行分类 . 但是,分类的输出大约是 'synset_words.txt' 文件中的1000个类 . 有没有办法使用更通用的类? 例如,不是在图片中输出狗的类型,我只想让输出为“狗” . 我知道类中有一个层次结构,但有没有办法检索该层次结构并使用它来获得更多通用标签? 谢谢 :)
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    Caffe - 其他N次迭代的平均准确度

    我正在使用Caffe训练神经网络 . 在 solver.prototxt 文件中,我可以设置 average_loss 来打印过去N次迭代的平均损失 . 是否可以使用其他值来这样做? 例如,我编写了一个自定义的PythonLayer输出精度,我想在最后N次迭代中显示平均精度 . 谢谢, EDIT :这是日志 . DEBUG 行显示在每个图像处计算的精度,并且每3个图像( average_los...
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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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    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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    如何使用Caffe siamese CNN强制表示标签概率的特征向量?

    与How to Create CaffeDB training data for siamese networks out of image directory有关 如果我有 N 标签 . 如何强制执行大小 N 在对比度损失层之前的特征向量表示每个类的某种概率?或者通过暹罗网设计自动出现?
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    使用预训练VGG-16模型的Caffe形状不匹配误差

    我正在使用PyCaffe来实现受VGG 16层网络启发的神经网络 . 我想使用他们的GitHub page提供的预训练模型 . 通常,这通过匹配图层名称来实现 . 对于我的 "fc6" 图层,我在train.prototxt文件中有以下定义: layer { name: "fc6" type: "InnerProduct" b...
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    pycaffe得到渐变/重量/偏见

    所以我初始化了一个caffe.Net对象 network = caffe.Net('path/to/lenet.prototxt', caffe.TEST) 我希望通过参数获得每层的激活,权重,偏差,渐变 . 我目前的做法是做 step(100) 进行100次迭代,然后查看每一层: for layer_name in network._layer_names: if l...

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