在Caffe中缩放层
我正在查看 Caffe深度残差网络的prototxt文件，发现了一个名为"Scale"的层。layer { bottom: "res2b_branch2b" top: "res2b_branch2b" name: "scale2b_branch2b" type:...
Caffe：用Python读取LMDB
我使用caffe提取特征，生成了一个.mdb文件。然后我尝试使用Python读取它，并将其显示为可读的数字。import lmdb lmdb_env = lmdb.open('caffefeat') lmdb_txn = lmdb_env.begin() lmdb_cursor = lmdb...
TensorFlow中卷积的自定义填充方式
在Tensorflow的函数tf.nn.conv2d中，填充选项只有'SAME'和'VALID'两种。 但是在Caffe的卷积层中，存在pad选项，可以定义要（隐式）添加到输入的每侧的像素数。 如何在Tensorflow中实现呢？ 非常感谢。
在Caffe中监控训练/验证过程
我正在训练Caffe参考模型以分类图像。我的工作需要我在整个训练集和具有100K和50K图像的验证集上每1000次迭代后绘制模型准确性的图表，以监视训练过程。目前，我采用了简单的方法，每1000次迭代后进行快照，运行C ++分类代码，读取原始JPEG图像并将其发送到网络以输出预测标签。然而，在...
用Fast/Faster-RCNN在C++上制作对象检测器的最简单方法是什么？
如何使用Fast/Faster-RCNN和Caffe在C++上实现最简单的对象检测器？ 众所周知，我们可以使用以下带有Caffe的RCNN（基于区域的卷积神经网络）： RCNN：https://github.com/BVLC/caffe/blob/be163be0ea5befada208...
图像增强会使性能变差
我正在进行一项图像分割项目，并一直尝试采用图像增强技术来增加训练集大小。起初，我只是尝试使用水平翻转来使图像数量翻倍，但我发现性能比不使用要差得多。是否有任何可以分享的见解？谢谢。
神经网络是否有通用格式？
不同的团队使用不同的库来训练和运行神经网络（如caffe、torch、theano等）。这使得共享变得困难：每个库都有自己的格式来存储网络，你必须每次安装一个新的库才能测试其他团队的工作。 我正在寻找解决方案，以使这一过程变得更加简单: - 是否有首选（共享？）格式来存储神经网络？ - 是否...
InfogainLoss层
我想在我的模型中使用类型为InfogainLoss的损失层。但是我在正确定义它方面遇到了困难。 有没有关于使用INFOGAIN_LOSS层的教程/示例？ 这个层的输入，类别概率，应该是SOFTMAX层的输出，还是仅输入全连接层的“top”就足够了？ INFOGAIN_LOSS需要三个输...