我想我们可能能够编译一些执行多类别分类的方法的含咖啡因的描述.
通过多类别分类,我的意思是:输入数据包含多个模型输出类别的表示和/或简单地在多个模型输出类别下可分类.
例如,包含猫和狗的图像将为猫和狗预测类别输出(理想地)~1,对于所有其他类别输出~0.
基于这篇论文,这个陈旧而封闭的PR和这个开放的公关,似乎caffe完全有能力接受标签.它是否正确？
这种网络的构建是否需要使用多个神经元(内积 - > relu - >内积)和softmax层,如本文第13页所述 ; 或者Caffe的ip&softmax目前是否支持多种标签尺寸？
当我将标签传递给网络时,示例将说明正确的方法(如果不是两者)？:
例如猫吃苹果注意:Python语法,但我使用c ++源代码.
第0列 - 类输入; 第1列 - 类不在输入中
[[1,0], # Apple
[0,1], # Baseball
[1,0], # Cat
[0,1]] # Dog
要么
第0列 - 类在输入中
[[1], # Apple
[0], # Baseball
[1], # Cat
[0]] # Dog
如果有什么不清楚,请告诉我,我将生成我想问的问题的图片示例.
如何计算模型中的参数数量,例如mnist的LENET,或者imagent模型的ConvNet等.在caffe中是否有任何特定的函数可以返回或保存模型中的参数数量.问候
我在Matlab中有一堆二维数据矩阵(没有图像数据,但有一些单精度数据).
有谁知道如何将2D matlab矩阵转换为caffe所需的leveldb格式来训练自定义神经网络？
我已经完成了关于如何训练图像(使用imagenet架构)和mnist(数字识别数据集)的教程.但是在后一个例子中,他们没有展示如何创建相应的数据库.在教程中,已经提供了数据库.
我正在使用沿caffe(CNN)库('bvlc_reference_caffenet.caffemodel')提供的预训练imagenet模型.我可以使用此模型为任何图像输出1000暗淡的对象分数向量.
但是我不知道实际的对象类别是什么.有人找到了一个文件,列出了相应的对象类别吗？
machine-learning neural-network deep-learning caffe matcaffe
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https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org的实现.我有不同的图像大小.