caffe

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我对caffe有点新鲜，而且我收到了一些奇怪的行为。我试图在bvlc_reference_caffenet上使用微调来完成OCR任务。我已经接受了他们的预训练网，把最后一个FC层改为我有的输出类数，然后再训练。经过几千次迭代后，我得到了〜0.001的损失率，并且在网络测试时准确率超过了90％。也就是说，当我尝试通过我自己的数据运行我的网络时，结果很糟糕，不超过7％或8％。我使用运行net的代码

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查找相似图片

我想查找类似于其他图像的图像。所以，研究后，我发现两种方法首先在两个由它的属性表示图像像 length = full pattern = check color = blue 但这种方法的局限是，我将无法得到详尽的数据集的全部功能标记。我发现的第二种方法是提取特征并进行特征映射。所以我决定使用caffe深层卷积神经网络，通过使用任何现有的模型，我可以学习特征，然后执行特征匹配或其他操作。我只想

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单个程序出现在两个GPU卡上

我有多个GPU卡（NO.0，NO.1 ...），并且每次我在1号或2号运行caffe进程...（0除外）卡，它将在NO.0卡上使用73MiB。例如，在下图中，过程11899将在NO.0卡上使用73MiB，但它实际上在NO.1卡上运行。为什么？我可以禁用此功能吗？

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丢弃层忽略 - “警告：有一个或多个问题升级V1LayerParameter”

我想添加一个基于Imagenet示例的丢弃层（请参阅下面的代码）。但是，当我训练模型时，它似乎被忽略，它不会被打印为网络的一部分，而我会在下面看到警告消息。我安装了最新版本的caffe。我应该怎么做才能正确包含它？漏失层： layer { name: "drop4" type: "Dropout" bottom: "fc4" top: "fc4"

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朱古力使错误未定义参考x86_64的

https://stackoverflow.com/questions/29585180/caffe-make-error-in-mac-os-10-9 的Mac OS 10.9，Cuda的6.5，opencv的2.4.11，蟒蛇.. 通过消除-limgcodecs，我收到了同样的错误在─ PROTOC src/caffe/proto/caffe.proto CXX src/caffe/blob

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使用GPU，尽管设置CPU_Only，产生意想不到的关键字参数

我正在使用https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-14.04-VirtualBox-VM作为灵感在安装了CUDA的Ubuntu 14.04虚拟服务器（不带驱动程序）上安装Caffe。在安装过程中，我编译MakeFile以在构建之前包含"CPU_ONLY := 1"。但是，Caffe似乎仍在尝试使用GPU。当我尝试运行测试示例时，出现以下错误： pytho

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如何在我自己的数据集图像上测试mnist

我试图用我自己的数字图像数据集来测试mnist。我写了一个python脚本，但它给出了一个错误。错误在第16行代码中。其实我无法发送图像进行测试。给我一些建议。提前致谢。 import numpy as np import sys import caffe import matplotlib.pyplot as plt import os caffe_root = '../caffe

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如何构建Caffe框架XCode 6.2，iOS 8.3环境

我正在为ios构建caffe框架，我使用Caffe主源代码并为构建iOS框架创建文件。我改变了OS目标的CMake GUI配置为 “/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/SDKs/iPhoneOS.sdk” 虽然运行Xcode的建设项目我收到以下错误消息 /Users/Ma

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类型错误的Python

类我有一个库（朱古力），其具有以下定义： class NetSpec(object): def __init__(self): super(NetSpec, self).__setattr__('tops', OrderedDict()) def __setattr__(self, name, value): self.tops[name] = va

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错误使用朱古力无效的输入大小

我试图在 http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet.html 描述用我自己的imagedatabase训练我自己的神经网络然而，当我想要使用一些标准的图像训练后检查神经网络我得到以下输出/错误： Done with init Using GPU Mode Done with set_mode Elapsed time