caffe

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    私はimagenetとILSVRCデータセットが初めてです。 これまでの研究では、過剰適合を避けるためにk-fold検証を使用することがよくありましたが、ILSVRCデータセットの場合、train、val、testデータセットはすでに分割されているようです。 しかし、どのようにデータセットを分割したかを説明する文書は見つかりませんでした。 この質問のウェブサイトや論文はありますか? ありがとうござ

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    私はcaffeで画像分類を構築しています。すべての画像は固定サイズで、その性質はわかっています。今私はこのエリアが多くの情報を持っていることを知っているので、ニューラルネットワークが特定のエリアに近づくように誘導したいと思います。そして最後に、レイヤーをスタックに戻したいと思っています。これは私のために特定の領域を作っているカスタムのPython層で達成したものです。 事でもその仕事をしていること

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    私は、研究者が元のバージョンのCaffeにいくつかの機能を追加し、必要なものに従ってこれらのレイヤーと機能を使用していることを確認しました。これらのバージョンはGithubで共有されています。私が間違っていない場合、2つの方法があります。 C++とCudaバージョンのレイヤーを追加した後でCaffeを再コンパイルします。 2)機能のためのPythonコードを書いて、それをCaffeのPythonレ

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    Caffeで実装されたSingle Shot Multibox Detectorを使用する必要があります。リポジトリをクローンした後、私は正しいブランチに切り替えました。必要なすべての依存関係をインストールしました(caffeウェブサイトのガイドに従って)。残念ながら、私はある時点でコンパイルするとき、私はこのエラーを受け取ります: .build_release/lib/libcaffe.so:

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    zf netのprototxtファイルの手順を再現することに興味があります。私が確信している部分はソフトマックス層です。そしてそれは(W 1,2,9 *のH)寸法に整形さ layer { name: "rpn_cls_score" type: "Convolution" bottom: "rpn/output" top: "rpn_cls_score"

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    enyoneは、より高速のrcnnでクラスごとの場所の効果を試していますか? 私の電車のデータがフレームの1つの領域に常にあるオブジェクトクラスの1つを持つ場合、画像の右上に言うことができます。評価データセットには、このオブジェクトが他の領域にある画像が1つあります。左下、 Faster RCNNはこのケースで処理することができますか? また、すべてのフレーム領域のすべてのクラスをネットワークで検

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    にcifar10を訓練する際こんにちは、私はDNNに新たなんだと私は私が成功したカフェをコンパイルしてもCIFAR10とmean.binaryprotoファイルの電車やテストleveldbファイルを作っているWindows 7の上のカフェをしようとしています。今、列車を始動してCIFAR10をテストする時間ですが、私は列車に乗るときに、長時間のグーグルでも解決できないエラーを受け取ります。助けてく

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    私は複数のスレッドを起動するWindows環境のC++プロジェクト(VS2105)で作業しています。 PCには2つのNVIDIA GeForce GTX 1080があります。各スレッドはGPUモードで異なるCaffeクラシファイアを使用します。 すべてのスレッドで1つのGPUが使用されている場合、プログラムは正常に動作しています。 GPU 0またはGPU 1の両方を使ってうまく動作します。問題は、