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NetSpec（）でデコンボリューション層を作成する：SyntaxError

私はcaffe.NetSpec()関数でネットワークを定義するための赤ちゃんの措置を講じるのですが、私はプログラミングの専門家ではありません。 でネットのDeconvolutionレイヤを作成する関数を定義しています。 layer { name: "deconv1" type: "Deconvolution" bottom: "bottom1" top: "top1" param {

neural-network computer-vision caffe conv-neural-network pycaffe 2017-10-31

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実際にCaffeのnet.params [layer] .diffに格納されているものは？

私はnet.params [layer] .diffがウェイト、すなわちnet.params [layer] .dataに対する損失関数の導関数でなければならないことを知っていますが、次の例では混乱します.3層（ip1 、ip2、ip3）完全に接続されたネット。 import caffe caffe.set_mode_cpu() import numpy as np

deep-learning caffe pycaffe 2017-12-31

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チェックに失敗しました：ステータス== CUDNN_STATUS_SUCCESS（3対0）FASTER RCNNライブラリのCUDNN_STATUS_BAD_PARAM

私はFaster Rcnnをテストしています。インストールは正常です。 インストール中に、私はcudnn5.1に関する問題が1つありました。私はhereの提案に従っており、インストールは正常です。 は今、私はその後、私はこの速くrcnnのための私のインストールと間違っている何 I1117 09:48:41.011925 12503 net.cpp:51] Initializing net from

deep-learning caffe pycaffe 2017-11-17

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要素単位のレイヤーを追加した後で、事前訓練モデルを使用できますか？

私はElementwiseレイヤーに2レイヤーの出力を追加したい訓練されたモデルを使用しています：1レイヤーは畳み込みレイヤー1x1x256x256の出力で、もう1つは畳み込みレイヤー1x32x256x256の出力です。私の質問は、2つのレイヤーを掛け合わせて次のレイヤーに送るレイヤーレイヤーを追加すると、アーキテクチャーが変更されたか、またはまだpretrainedモデルを使用することができるた

deep-learning caffe pycaffe matcaffe 2017-11-21

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トレーニングのためのRCNNライブラリの読み込みトレーニングデータセットはどれくらいですか？

ディープ・ラーニングにFaster RCNN libraryを使用しています。ここでは、自分のデータセットを訓練する方法についてdiscussionです。それが私より先の一歩です。 トレーニングのためのデータセットがどのようにセットアップされ、トレーニング用にどのようにロードされているかを理解したいですか？私はコードを見てみると 、私はtrain_faster_rcnn_alt_opt.pyからコ

deep-learning caffe pycaffe 2017-11-23

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インポートエラー：モジュール名がcaffeでない

私はcaffeをインストールしても問題ありません。 cmdでは、Pythonを使用してインポートできますが、jupyterノートブックを使用するとインポートできません。 enter image description here enter image description here どうすれば解決できますか？

python jupyter-notebook caffe pycaffe 2017-11-29

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は、私がこのように、様々な画像を保存するカフェネット、用lmdbデータベースを構築していますカフェ

で使用するためにlmdbで複数のフィールドを保存：キーとして、私は2つの文字列を格納してい txn.put('{:0>10d}'.format(dbCtr),currImageDatum.SerializeToString()) 、値のペア。しかし、私はまた、いくつかのメタデータを保存したいと思います。具体的には、画像の元になったファイルの名前を保存したいと思います。私の理解はvalueは[c

caffe pycaffe lmdb 2017-12-11

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Caffeのnet.layers.blobsとnet.paramsの違い

私はPython Caffeを使い、net.layers [layer_index] .blobsとnet.params [layer_type]と混同しています。私がうまく理解すれば、net.paramsにはすべてのネットワークパラメータが含まれています。 LeNetを例にとると、net.params ['conv1']は 'conv1'層のネットワーク係数を表します。次に、net.layer

python neural-network deep-learning caffe pycaffe 2017-10-27

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