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セマンティックセグメンテーションのためのオンザフライでのデータ拡張、私のPythonレイヤーの定義は正しいですか？

私はcaffeとPythonの専門家ではありませんが、私は段階的に勉強しようとしています。私はちょっと混乱しているので、専門家が私の質問を見てくれたら本当に感謝しています。私はイメージセグメンテーションに取り組んでいます。私はon-the-flyのデータを補うために、Pythonのレイヤーを追加しようとしています。私のデータセットでは、x軸とy軸（さらに4つの平行移動）での変換（+ 10、-10

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FCNを大きな画像サイズでテストする

CaffeでFCN-VGG16ネットワークをテストしています。入力画像のサイズを固定サイズに変更する代わりに、毎回ネットワークを画像サイズに変更します。私はmatcaffeとpycaffeの両方でこれを試しました。どちらの場合も、小さな画像（たとえば、500x500）で実行できるようです。しかし、大きなサイズの画像（1920 x 1080など）を使用すると、「Check failed：error

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確率マップからソリッドセグメンテーションを取得するにはどうすればよいですか？

私のデータのネットワークを訓練しました。私はこれを実行すると：は、確率マップ plt.imshow(prob[1], cmap='hot', interpolation='nearest') plt.show() を参照して、これはObject 1の確率マップである：私は確率マップ（さらに低いとこれらの点を考慮から固体セグメンテーションを取得できますかクラスに属する確率）？ありがとうご

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私はFCN32で黒いイメージを取得しています

FCN32を自分のデータの最初から訓練しましたが、残念ながら出力として黒いイメージが表示されています。ここに損失曲線があります。このトレーニングの損失曲線が正常であるかどうか、または私が何か間違っているかどうかはわかりません。本当にありがとうございます。そして、なぜ出力が黒い画像ですか？ネットワークがオーバーファイティングですか？ Deconvolutionレイヤーのlr_mult値を変更

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MatCabeを使用してLeNetをMatlabにデプロイして使用する

MatCaffeに問題があります。私はPythonで自分のデータセット（2分類、0または1）を使ってLeNetを訓練し、今Matlabにそれを配備しようとしています。ネットアーキテクチャはcaffe/examples/mnist/lenet.prototxtにあります。ネットに入力されたすべての入力画像は常に1になります（トレーニングでは正と負の両方の画像を使用してみました）。以下は私のコードで

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FCN（セマンティックセグメンテーション）用のミニバッチの概念は何ですか？

セマンティックセグメンテーションのために1つのイメージをFCNに送るときのミニバッチの概念は何ですか？データレイヤのデフォルト値はbatch_size: 1です。これは、順方向および逆方向のすべてのパスを意味し、1つのイメージがネットワークに送信されます。では、ミニバッチサイズはどのようになりますか？画像のピクセル数ですか？他の質問は、ネットにいくつかの画像を一緒に送信するとどうなりますか？そ

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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

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レイヤーのコードを書き始めるにはどうすればよいですか？

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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Makefile：517： 'matlab/+ caffe/private/caffe_.mexa64'ターゲットのレシピ作成に失敗しました：***

私はこの問題に直面しています。私はubuntu 16.04、cuda 8、cudnn 5.1、opencv 3.1、matlab 2014aを使用しています。私はcudaでopencv3.1をインストールしました私はmatcaffeを設定したいと思います。前もって感謝します。ここに私のエラー報告があります。 MEX matlab/+caffe/private/caffe_.cpp Build

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セマンティックセグメンテーションでクラスラベルごとに異なるイメージを作成する必要がありますか？

私の質問に答えると感謝します。私のネットワークは常にセグメンテーションなしで黒い画像を表示するので、私は間違っていると心配しています。私はCaffeでセマンティックセグメンテーションを行っています。 score layerの出力は< 1 5 256 256>batch_size no_classes image_width image_heightです。これはSoftmaxWithLossレイヤ