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    每像素图像场景标记输出问题（使用FCN-32s语义分割）

    我正在寻找一种方式，给定一个输入图像和一个神经网络，它将输出图像中每个像素的标记类天空，草地，山地，人物，汽车等）。 我设置了Caffe（未来分支）并成功运行了FCN-32s Fully Convolutional Semantic Segmentation on PASCAL-Context模型。但是，我无法使用它制作清晰的标签图片。 图片是可视化我的问题： 输入图像 地面实况 我的结果： 这可
    image-processing neural-network deep-learning caffe labeling 2015-09-08

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    多标签输入到单标签输出

    是否有一个研究报告，其中输入多重标记，但输出（分类）是一个单一的标记？最好在计算机视觉领域。
    computer-vision neural-network convolution deep-learning caffe 2015-09-08

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    来自Caffe错误：没有字段命名为“网”

    我有来自Caffe C++的示例程序工作在我的电脑上，但最近重新编译来自Caffe后，我遇到这个错误，当我尝试运行程序： [libprotobuf ERROR google/protobuf/text_format.cc:245] Error parsing text-format caffe.NetParameter: 2:4: Message type "caffe.NetParameter"
    image-processing machine-learning neural-network deep-learning caffe 2015-09-09

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    Caffe中的批处理模式

    我想使用Caffe库来提取图像特征，但我遇到性能问题。我只能使用CPU模式。我被告知Caffe支持批处理模式，其中处理一幅图像所需的平均时间要慢得多。 我打电话下面的方法： const vector<Blob<Dtype>*>& Net::Forward(const vector<Blob<Dtype>* > & bottom, Dtype* loss = NULL); ，我的尺寸为1的向量
    c++ neural-network deep-learning caffe 2015-09-10

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    减少Caffe网络模型

    我想使用Caffe提取图像特征。但是，处理图像需要很长时间，所以我正在寻找优化速度的方法。 我注意到的一件事是，我使用的网络定义有四个额外的层，我从中读取结果（并且没有反馈信号，因此它们应该安全删除）。 我试图从定义文件中删除它们，但它根本没有任何效果。我想我可能需要删除包含预先训练权重的文件的相应部分。不过，编辑它的二进制文件（protobuffer）并不那么容易。 您是否认为移除这四层可能会对
    c++ neural-network deep-learning caffe 2015-09-10

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    从较低的fc层微调CNN

    我注意到，对新数据集的CNN进行的大多数微调仅在“最后”完全连接（fc）层完成。 我对从“第一个”完全连接层进行微调感兴趣：也就是说，我想使用卷积和合并图层的中级特征（假设它是在ImageNet上训练的），但是将所有fc图层适合我的新数据集。 理论上和实践中，这是什么效果？是否有可能为我的新数据集学习更合适的一组参数？
    computer-vision neural-network convolution deep-learning caffe 2015-09-12

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    在编译caffe时出现ld错误：找不到libpng和libgfortran，共享库

    我试图在ubuntu 14.04 LTS上用Anaconda编译caffe，只用CPU模式和OpenBLAS。不幸的是，我得到了一个ld错误。 我遵照指示，添加了Anaconda没有提供的依赖项，并相应地调整了Makefile.config，尤其是包含了Anaconda路径。 当我做make all我得到了你在下面看到的错误（我还包括了Makefile.config），即使没有找到的两个文件在共享
    ubuntu g++ shared-libraries ld caffe 2015-09-16

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    微调与朱古力

    我复制的步骤VGG我想改变网络VGG模型，在 http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel 获得它足够简单地替代模型参数如下？ ./build/tools/caffe train -solver models/finetune_flickr_style/solver.
    computer-vision neural-network deep-learning caffe 2015-09-22

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    Caffe：具有不同标签数量的多标签图像

    我有一个数据集，其中图像有变化标签数量。标签的数量在1到5之间。共有100个类别。 谷歌搜索后，看起来像HDF5分贝层分贝可以处理多个标签，如下面的URL。 唯一的问题是它假设有一个固定数量的标签。在此之后，我将不得不创造非标类一1×100矩阵，其中，项值为1的标记类，0，如以下定义： layers { name: "slice0" type: SLICE botto
    computer-vision neural-network hdf5 deep-learning caffe 2015-09-25

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    数据层预取队列空然后丢失0

    我在我自己的数据集上微调caffenet。 我已经在flickr样式数据集上成功完成了它， ，所以我修改了solver和train_val prototxt文件以指向我的数据集，并使用新的输出维度（= 100个类）。 我的数据集的大小是1.88M训练图像，和.48M图像进行测试。 当我开始训练，它停下来显示 ... blocking_queue.cpp:50] Data layer prefetc
    computer-vision neural-network deep-learning caffe 2015-09-27
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