MatConvnetモデルウエイトの抽出

Question

私は現在、顔認識のためのアプリケーションを開発中です。

アルゴリズムは、MatConvnetライブラリ（http://www.vlfeat.org/matconvnet/）を使用して実装され、訓練されています。終わりに、私はそのように見えるネットワーク（.MATファイル）を持っている：

私はそれがその.MATファイルを使用してネットワークの重みを抽出することが可能であったかどうかを知りたい

それらをXMLファイルに書き込んで、Caffe C++で読み込みます。私はCaffe C++でそれらを再利用していくつかのテストとハードウェアの実装を行いたいと思います。それを進めるための効率的で実践的な方法はありますか？

ご協力いただきありがとうございます。

Answer 1

matconvnetモデルを便利なCaffeモデルhereに変換する変換スクリプトがあります。

Answer 2

パラメータを保存するレイヤーは、「貴重」として設定する必要があります。 net.varでは、パラメータにアクセスして書き込むことができます。

Answer 3

caffeのmatconvnetによる訓練されたネットワークの重みを使用することはできません。 matconvnetからcaffe（https://github.com/vlfeat/matconvnet/blob/4ce2871ec55f0d7deed1683eb5bd77a8a19a50cd/utils/import-caffe.py）にモデルをインポートするだけで済みます。しかし、このスクリプトはすべてのレイヤーをサポートしているわけではなく、使用するのが難しいかもしれません。 最良の方法は、pythonであなたのcaffe prototxtをmatconvnetモデルとして定義することです。