caffe

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    Caffe：火车，验证和测试拆分

    我一直在使用caffe一段时间，但取得了一些成功，但我注意到在示例中给出的数据集只有两个方向的分裂，分别为TRAIN和TEST阶段，其中TEST集似乎充当验证集。 理想我想有三组，这样，一旦模型被训练，我能救它，测试它在一个完全新的测试集 - 存储在一个单独的完成文件夹lmdb。有没有人有这方面的经验？谢谢。
    python machine-learning neural-network caffe conv-neural-network 2015-10-02

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    使用Caffe为自定义图像分类器提取图像特征

    我想获得预构建caffe模型的第6层的输出并在其上训练SVM。我的目的是建立一个自定义图像分类，用户可以创建自定义图像类，以及输入图像的类之间进行分类，而不是imagenet classes.Here是伪代码： #input file='cat.jpg' image=caffe.io.load_image(file) #model net = caffe.Classifier('depl
    python computer-vision neural-network caffe conv-neural-network 2015-10-04

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    导航超参数

    我只是想知道是否有人可以提供一个很好的资源，让我阅读如何根据问题的复杂性来选择解算器的超参数。基本上，据我所知，很多人觉得他们是“在黑暗中拍摄”的，当涉及到设置和修改这些参数时，基于特定问题/数据复杂度选择参数的系统或基准已经逃脱了我。 如果你想解释你自己的方法，或只是提供你的来源评论，它将不胜感激。
    neural-network caffe 2015-10-05

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    深度学习训练数据集向Caffe

    我深学习的新手，创造了使用来自Caffe和图像车辆分类工作有3个部分的问题： 是否有在组织类的最佳做法培训 CNN？即每个班级的班级数量和样本数量？ 例如，我会关闭这更好的方式： （一）汽车 - 汽车 - 轿车/车，两厢/车，SUV /卡车18轮/ ....（请注意，这可能意味着几千类），或 （b）有较高的水平 模型，分类之间的汽车/卡车/两轮车等... 如果车型然后查询车型获得车型 （轿车/掀背
    machine-learning computer-vision deep-learning caffe 2015-10-06

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    他们是如何计算Caffe中这个convnet例子的输出量的？

    在此tutorial中，输出量在输出[25]中陈述，并且接受字段在输出[26]中指定。 好的，输入量[3, 227, 227]与区域大小为[3, 11, 11]的区域进行了卷积。 使用这种formula(W−F+2P)/S+1，其中： W =输入音量大小 F =感受域大小 P =填充 S =步幅 ...结果与(227 - 11)/4 + 1 = 55即[55 * 55 * 96]。到目前为止这么好
    machine-learning neural-network convolution deep-learning caffe 2015-10-06

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    咖啡让runtest循环

    我想与咖啡一起工作。使测试成功。当我运行'make runtest'时，它似乎进入了一个无限循环。
    deep-learning caffe 2015-10-07

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    计算Caffe中的前5位错误率？

    我使用synset来计算来自softmax输出的排序top k预测。 这给了我前5名的类名。但我想知道如何计算其百分比。 我的意思是前5％的错误。 任何人都可以引导我。 谢谢。
    c++ neural-network deep-learning caffe pycaffe 2015-10-13

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    试图训练区域CNN（R-CNN）的ImageNet模型

    经过几个月的工作caffe，我已经能够成功地训练自己的模型。例如，比我自己的模型更进一步，我已经能够用1000个班级培训ImageNet。 在我现在的项目中，我试图提取我感兴趣的类的区域。之后，我编译并运行了Fast R-CNN的演示程序，它可以正常工作，但示例模型仅包含20个类，我希望有更多类，例如所有类。 我已经下载了ImageNet的bounding boxes以及真实图像。 现在，我已经空
    neural-network computer-vision deep-learning caffe conv-neural-network 2015-10-13

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    Caffe：从Python中读取LMDB

    我已经使用caffe提取了一些功能，它会生成一个.mdb文件。 然后我试图用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_txn.cursor() for key, value in lmdb_curso
    python caffe lmdb 2015-10-14

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    如何以HDF5格式提供caffe多标签数据？

    我想用一个向量标签的咖啡，而不是整数。我检查了一些答案，看来HDF5是更好的方法。但后来我stucked与错误，如： accuracy_layer.cpp:34] Check failed: outer_num_ * inner_num_ == bottom[1]->count() (50 vs. 200) Number of labels must match number of predict
    python neural-network deep-learning caffe 2015-10-15
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