セグメント化のためにDeep CNNモデルをトレーニングしてテストしようとしています。私はCaffeに基づいてDeep Lab V2からモデルを使用しています。私はrun_pascal.shのスクリプトのチュートリアルを練習してモデルを練習しました。しかし、独自のセグメンテーションモデルを訓練して展開する場合は、deploy.prototxtファイルをどのように記述する必要がありますか？誰でも最新のV2バージョンに基づいて展開ファイルの例を提供できますか？Deep Lab V2でモデルを展開する方法

2016-08-08 user3783676

私はCMDを使用してモデルを訓練するために使用され、次のように

caffe.bin列車--solver = solver.prototxt

私solver.prototxtは次のとおりです。

train_net：「train.prototxt 「

lr_policy： "ポリ"

パワー：0.9

base_lr：5E-2 average_loss

：1

表示：20

max_iter：10000

weight_decay：0.0005

スナップショット：10000

snapshot_prefix：「/パス/ to/save/snapshots "

種類：「AdaDelta」

solver_mode：GPU

train.prototxtだから私が使用している画像のみを持っているところはどこでも必要な

出典

2016-08-23 10:01:34

パスを含めるようにしてください

を訓練するために使用されるモデルであります3つのクラスがあり、サイズは1000x1000です。これを実現するには、train.prototxtにパラメータを設定する必要がありますか？ –

はい、画像サイズを設定する必要はなく、ネットワークがIMAGE_SEG_DATAレイヤー内の画像をトリミングするサイズにする必要があります。 –

Hmmmですが、通常のPASCALデータセットで実行すると、そのデータセットにはさまざまなイメージサイズがあるため、入力イメージのサイズが異なります。 –

Deep Lab V2でモデルを展開する方法

答えて

私はCMDを使用してモデルを訓練するために使用され、次のように

私solver.prototxtは次のとおりです。

train.prototxtだから私が使用している画像のみを持っているところはどこでも必要な

を訓練するために使用されるモデルであります3つのクラスがあり、サイズは1000x1000です。これを実現するには、train.prototxtにパラメータを設定する必要がありますか？ –

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