pycaffe

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    Caffeで複数の事前トレーニングされたネットワーク

    複数の事前トレーニングされたネットワークから1つのネットワークにウェイトを読み込むための簡単な方法はありますか（たとえばcaffeコードを変更しないでください）？ネットワークには、両方の事前訓練されたネットワークと同じ次元と名前を持ついくつかのレイヤーが含まれています。 私はNVidia DIGITSとCaffeを使用してこれを達成しようとしています。 EDIT：答えによって確認されるように、DI
    deep-learning caffe conv-neural-network pycaffe nvidia-digits 2015-12-25

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    RMSprop、Adam、AdaDeltaのテスト精度は、<code>Tesla K40</code>の画像データセットで<code>Caffe</code>を使用して<code>finetuning</code>です。

    です。 batch size=47、solver_type=SGD、base_lr=0.001、lr_policy="step"、momentum=0.9、gamma=0.1、training loss減少し、test accuracyを使用すると、かなり良いです100の反復で2%-50%から行きます。 他、training lossはほぼ同じであっても残るようRMSPROP、ADAMとADADE
    machine-learning computer-vision deep-learning caffe pycaffe 2015-10-02

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    既存のLMDBにデータを追加する方法は？

    私はこのデータセットに約100万枚の画像をセットし、一度にセットに追加しました。 は、私が「map_sizeは、ここで、XとYのファイルにデータを書き込むための env = lmdb.open(Path+'mylmdb', map_size=int(1e12) 使用このラインごとに10000サンプルをセットを作成するには、この行を使用し、このarticle からREFと間違っている確信していま
    python machine-learning caffe pycaffe lmdb 2016-01-16

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    Caffeデータレイヤの例をステップバイステップ

    私はcaffeのpythonデータレイヤの例を見つけたいと思っています。 Fast-RCNNにはPythonのデータレイヤーがありますが、私は オブジェクトの検出に慣れていないので、かなり複雑です。 私の質問は、私自身のデータ準備手順を定義する方法を学ぶことができるPythonのデータ層の例ですか？ たとえば、Pythonデータレイヤを定義する方法は、Caffe "ImageDataLayer"よ
    neural-network deep-learning caffe pycaffe 2016-01-25

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    Caffeによるマルチラベル分類

    Caffeでマルチラベル分類を行うようにGoogLeNetを微調整したいと思います。私はすでに単一ラベルの分類に微調整していますが、まだマルチラベルに移行することはできません。異なっている私がやっている 主な手順： データ用LMDBを作成&グランドトゥルース 私がデータを使用した1 LMDBを作成するためのコードhereとhereを修正していますし、グランドトゥルースと他の。 train_val.
    deep-learning caffe lmdb pycaffe 2015-10-20
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