Caffe
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caffe调loss方法
正文 what should I do if……my loss diverges? (increases by order of magnitude, goes to inf. or NaN)lower the learning rateraise momentum (with corresponding learning rate drop)rai…
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win10编译caffe跑faster-rcnn(cuda7.5)
2017年1月13日 15:46:04github.com/Microsoft/caffe这版现在不算是BVLC/caffe的官方windows分支;官方windows分支是一个叫willyd的家伙在维护的然而matlab支持还没有(感觉越搞越落后?)。编译microsoft版代码的libcaffe和matcaffe后,matcaffe运行到net.forw…
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caffe(1) 网络结构层参数详解
prototxt文件是caffe的配置文件,用于保存CNN的网络结构和配置信息。prototxt文件有三种,分别是deploy.prototxt,train_val.prototxt和solver.prototxt。 solver.prototxt是caffe的配置文件。里面定义了网络训练时候的各种参数,比如学习率、权重衰减、迭代次数等等。 solver.p…
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ubuntu14.04下安装cudnn5.1.3,opencv3.0,编译caffe及配置matlab和python接口过程记录 ubuntu14.04下配置使用openCV3.0
已有条件: ubuntu14.04+cuda7.5+anaconda2(即python2.7)+matlabR2014a 上述已经装好了,开始搭建caffe环境. 1. 装cudnn5.1.3,参照:2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置 详情:先下载好cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.…
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./caffe2ncnn: error while loading shared libraries: libprotobuf.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory
./caffe2ncnn: error while loading shared libraries: libprotobuf.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory 解决方法: 首先查看是否有安装protobuf. 使用命令:protoc –version 得到:li…
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caffe实现focal loss层的一些理解和对实现一个layer层易犯错的地方的总结
首先要在caffe.proto中的LayerParameter中增加一行optional FocalLossParameter focal_loss_param = 205;,然后再单独在caffe.proto中增加 message FocalLossParameter{ optional float gamma = 1 [default …
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怎样在caffe中添加layer以及caffe中triplet loss layer的实现
关于triplet loss的原理。目标函数和梯度推导在上一篇博客中已经讲过了。详细见:triplet loss原理以及梯度推导。这篇博文主要是讲caffe下实现triplet loss。编程菜鸟。假设有写的不优化的地方,欢迎指出。 新版的caffe中添加新的layer。变得轻松多了。概括说来。分四步: 1)在./src/caffe/proto/caffe.…
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使用caffe的HDF5数据完毕回归任务
一直在研究怎样用caffe做行人检測问题。然而參考那些经典结构比方faster-rcnn等,都是自己定义的caffe层来完毕的检測任务。 这些都要求对caffe框架有一定程度的了解。近期看到了怎样用caffe完毕回归的任务,就想把检測问题当成回归问题来解决。 我们把行人检測问题当成回归来看待,就须要限制检出目标的个数,由于我们的输出个数是固定…
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win10+vs2013+cuda8.0+caffe
配置:环境:windows10,vs2013 community,cuda8.0,caffe,cudnn4注意:先要安装好显卡驱动(我的显卡是1070),这里的例子只开通了matlab接口,需要用python可以安装anacoda并打开python接口。 2,准备文件 例子中用的文件:链接:http://pan.baidu.com/s/1hsBNI3i 密码…
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Caffe-5.2-(GPU完整流程)训练(依据googlenet微调)
上一篇使用caffenet的模型微调。但由于caffenet有220M太大,測试速度太慢。因此换为googlenet. 1. 训练 迭代了2800次时死机,大概20分钟。 使用的是2000次的模型。 2. 測试 2.1 測试批处理在F:caffe-master170309新建例如以下图文件test-TrafficJamBigData03292057.bat。…