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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
neuralnetwork
deeplearning
caffe
pycaffe
图像增强使性能变得更差[关闭]
Closed 这个问题需要多问focused help closed questions 目前不接受答案 我正在研究一个图像分割项目 并一直在尝试采用图像增强技术来增加训练集的大小 起初 我只是尝试使用水平翻转将图像尺寸放大一倍 但我发现性
tensorflow
ComputerVision
deeplearning
caffe
Keras
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 net.predict() 输出随机结果 (GoogleNet)
我使用了预训练的 GoogleNethttps github com BVLC caffe tree master models bvlc googlenet https github com BVLC caffe tree master
python
deeplearning
caffe
caffe: **group** 参数是什么意思?
我已阅读有关的文档group param group g 默认 1 如果 g gt 1 我们将每个过滤器的连接限制为输入的子集 具体地 将输入和输出通道分为g组 第i个输出组通道将仅与第i个输入组通道连接 但首先我不明白它们的确切含义 其次
deeplearning
caffe
convneuralnetwork
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
Caffe/pyCaffe:设置所有 GPU
是否可以为Caffe 尤其是pyCaffe 设置所有GPU 就像是 caffe train solver examples mnist lenet solver prototxt gpu all 这两个分支现在都支持多 GPU 一段时间了
parallelprocessing
neuralnetwork
GPU
deeplearning
caffe
未定义符号:_ZdlPvm
我在用阿波罗咖啡 https github com Russell91 apollocaffe and 重新检查 https github com Russell91 ReInspect Apollocaffe在 c 库中并且Reinspe
python
c
caffe
由于 gcc 编译器版本不受支持,Caffe 编译失败
我挣扎着Caffe http caffe berkeleyvision org 汇编 不幸的是我没能编译它 Steps http caffe berkeleyvision org installation html cmake compil
gcc
CUDA
g
caffe
nvcc
如何更改CUDA版本
我在编译修改后的caffe版本时遇到了这个错误 OpenCV static library was compiled with CUDA 7 5 support Please use the same version or rebuild
opencv
CUDA
caffe
在 ubuntu 16.04 中安装 Caffe 时遇到困难
操作系统 ubuntu 16 04 CUDA 7 5 库德恩 5 我正在关注this https github com BVLC caffe wiki Ubuntu 16 04 or 15 10 OpenCV 3 1 Installatio
c
opencv
Ubuntu
caffe
Caffe 快照:.solverstate 与 .caffemodel
训练网络时 每 N 次迭代拍摄的快照有两种形式 一个是 solverstate 文件 我想它就像它听起来的那样 存储损失函数和梯度的状态等 另一个是 caffemodel 文件 我知道它存储训练后的参数 如果您想要预训练的模型 caffem
deeplearning
caffe
Caffe 求解器中的average_loss 字段有什么用?
有什么用average loss 有人可以举个例子或者用通俗易懂的语言解释一下吗 您可以在caffe proto https github com BVLC caffe blob master src caffe proto caffe p
caffe
GoogLeNet 模型的微调
我从头开始训练 GoogLeNet 模型 但它并没有给我带来有希望的结果 作为替代方案 我想在我的数据集上对 GoogLeNet 模型进行微调 有谁知道我应该遵循什么步骤 假设您正在尝试进行图像分类 这些应该是微调模型的步骤 1 分类层 原
machinelearning
deeplearning
ComputerVision
convneuralnetwork
caffe
Caffe:如何通过代码获取`solver.prototxt`参数?
我想访问solver prototxt参数如base lr 基础学习率 或weight decay来自Python代码 有什么方法可以从solver net目的 谢谢 根据本教程 http nbviewer jupyter org gith
python
neuralnetwork
deeplearning
caffe
convneuralnetwork
Caffe 到 Tensorflow(Kaffe by Ethereon):TypeError:不应直接创建描述符,而只能从其父级检索
我想使用 ethereon 的精彩包 caffe tensorflow 但遇到了中描述的相同问题这个已关闭的问题 https github com ethereon caffe tensorflow issues 10 当我运行该示例或尝试
python27
tensorflow
caffe
protocolbuffers
Caffe的train.prototxt中平均值的顺序是什么?
在我的咖啡馆里 train prototxt 我正在做一些输入数据转换 如下所示 transform param mirror true crop size 321 mean value 104 Red mean value 116 Blu
machinelearning
ComputerVision
neuralnetwork
deeplearning
caffe
Caffe 运行测试失败
成功构建 caffe 后 我进行了 runtest 但在 ImageDataLayer DBTest DataTransformTest HDF5OutputLayerTest 和一些求解器中失败 构建 链接到特定路径时是否缺少步骤 这是测
caffe
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
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caffe
pycaffe
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