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如何在 pycaffe 中获取图层类型?
是否有可能在 pycaffe 中获取每一层的类型 例如 卷积 数据等 我搜索了提供的示例 但找不到任何内容 目前我正在使用图层名称来完成我的工作 这是非常糟糕和有限的 这很容易 import caffe net caffe Net path
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deeplearning
caffe
pycaffe
PyInstaller“ValueError:太多值无法解压”
pyinstaller 版本 3 2 操作系统 win10 我的 python 脚本在 Winpython Python 解释器中运行良好 但是当我使用 Pyinstaller 包时 python 脚本包含 caffe 模块 我将面临的问题
python
caffe
pyinstaller
pycaffe
caffe全卷积cnn - 如何使用裁剪参数
我正在尝试为我的问题训练一个完全卷积网络 我正在使用实施https github com shelhamer fcn berkeleyvision org https github com shelhamer fcn berkeleyvis
caffe
pycaffe
matcaffe
Caffe 准确率大于 100%
我正在构建一个 但是当我使用上提供的自定义火车功能时莱内特示例 http nbviewer ipython org github BVLC caffe blob master examples 01 learning lenet ipynb
neuralnetwork
deeplearning
caffe
convneuralnetwork
pycaffe
使用 Caffe 没有提高 RMSprop、Adam、AdaDelta 测试精度
I am finetuning using Caffe在图像数据集上Tesla K40 用一个batch size 47 solver type SGD base lr 0 001 lr policy step momentum 0 9 g
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ComputerVision
deeplearning
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pycaffe
在 Python 中未安装 caffe 的情况下从 .caffemodel 中提取权重
有没有一种相对简单的方法可以从 Caffe Zoo 中的众多预训练模型之一中提取 Python 中的权重没有咖啡 也不是 pyCaffe 即解析 caffemodel转换为 hdf5 numpy 或任何 Python 可以读取的格式 我找到
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Caffe 模型为每个图像提供相同的输出
我刚刚使用预定义的 prototxt 和 caffemodel 文件在 caffe 中加载了 alexnet 然而 将任何图像发送到模型都会返回与 fc7 层的输出相同的值 这是代码片段 net caffe Net alexnet trai
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pycaffe
如何修改Imagenet Caffe模型?
我想修改 ImageNet caffe 模型 如下所述 由于时间网络的输入通道数与此不同 空间网络 20 vs 3 我们对 ImageNet 模型滤波器进行平均 先跨过通道一层 然后复制平均结果 20 时间网络的初始化 我的问题是如何才能达
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pycaffe
如何修改批量归一化层(DeconvNet)以便能够与 caffe 一起运行?
我想运行反卷积网络在我的数据上 但是它似乎是为另一个版本编写的caffe 有谁知道如何改变batch params Deconvnet 中的那个 layers bottom conv1 1 top conv1 1 name bn1 1 ty