caffe

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我需要使用Caffe中实现的单发多盒检测器。克隆版本库后，我切换到了正确的分支，并安装了所需的所有依赖项（通过caffe网站上的指南）。不幸的是，当我在某个点编译时，出现此错误： .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to "boost::re_detail_106200::cpp_regex_traits_implementati

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Pyfaster RCNN ZF网络模型中的Softmax输入尺寸

我有兴趣重现zf net的原型文件文件中的步骤。我不确定的部分是softmax层。 layer { name: "rpn_cls_score" type: "Convolution" bottom: "rpn/output" top: "rpn_cls_score" convolution_param { num_output: 18 #

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对Linux Mint的安装来自Caffe：在/ usr /斌/劳工处：找不到-lhdf5_hl

每当我尝试安装朱古力到我的Linux Mint的机器，我不断收到这样的： AR -o .build_release/lib/libcaffe.a LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0 /usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl /usr/bin/ld: cannot find -lhdf5 collect2: err

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如何使用caffe为FCN创建自己的数据集？

如何将图像转换为lmdb与咖啡fcn？你知道，用caffe很容易创建自己的图像分类数据集，但是如何为fcn创建自己的数据集语义片段？

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列车中的对象位置是否会影响更快的RCNN？

已经enyone尝试每个类的位置更快rcnn的影响？如果我的列车数据有一个对象类总是在框架的一个区域，比方说在图像的右上角，评估数据集上我有一个图像，这个对象在其他区域，左下，更快的RCNN能够处理这种情况？或者，如果我想我的网络找到的所有类的所有我需要在训练集，涵盖所有领域提供例如框架方面的？

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Caffe Net不训练（损失不会在训练时改变）

我想通过训练AlexNet在黑白图像上使用Circles（标签：“1”）和 Rectangles（标签：“0 “）。我正在使用1800个训练图像（900个圈和900个矩形）。例如：我train_val.prototxt看起来是这样的： name: "AlexNet" layer { name: "data" type: "Data" top: "data"

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Caffe python图层底部字符传递实现

我正在写一个caffe python图层，它沿着特定轴（附加代码）转售[0 255]之间的输入，并且正向传递正常工作。这个图层是否需要向后传递？如果是这样，我该如何执行它？ caffe_root = 'caffe_root' import sys sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') import caffe import numpy as

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libprotobuf当在窗户上训练cifar10时发生错误Caffe

您好我是DNN的新手，我正在Windows 7上尝试Caffe。我已成功编译Caffe，并且还制作了CIFAR10和mean.binaryproto文件的列车和测试leveldb文件。现在是时候开始训练和测试CIFAR10了，但是当我尝试训练时，即使经过长时间的搜索后，我也会得到我无法解决的错误。请帮忙！这里是我的版本信息：Anaconda2，Cuda的7.5，Cudnn 4时，Visual S

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caffe multi-gpu CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

我正在启动多个线程的Windows环境中的C++项目（VS2105）中工作。 PC有两个NVIDIA GeForce GTX 1080.每个线程在GPU模式下使用不同的caffe分类器。如果所有线程使用一个GPU，程序运行良好。它使用GPU 0或使用GPU1都可以很好地工作。当我为每个线程使用不同的GPU时，问题就来了。例如，如果该程序将启动两个轮胎胎面和分类中的线程1使用GPU 0（Caffe

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将输出图像保存在Caffe中

我对使用caffe框架非常陌生。我有一个在图像上工作的网络。它将图像作为输入和输出图像。咖啡有一层我必须包括，以保存输出图像？谢谢。