問題タブ [caffe]

caffe に学習させたい機能が含まれている画像と含まれていない画像から lmdb データセットを作成したいと考えています。
私の質問は、convert_imageset に転送されたテキスト入力ファイルで、機能を含まない画像にどのようにラベルを付ける必要があるかということです。
私はフォーマットが

しかし、機能のない画像にどのラベルを割り当てればよいでしょうか?
たとえば、img1.jpg には機能が含まれていますが、img2.jpg と img3.jpg には含まれていません。テキストファイルは次のようになります-

ありがとう！

Ubuntu 12.04LTS を搭載したマシンでcaffeを実行しようとしています。インストール ページのすべての手順を完了した後、LeNet モデルを正常にトレーニングし、ここからチュートリアルとして使用しようとしました。次に、次のエラーが発生しました。

PYTHONPATH上記を行う前に、 in.bashrcファイルを設定しました。何が問題ですか？誰かヒントをくれませんか？私は本当に混乱しています。python -c 'import io; print io.__file__'非常にディレクトリでコマンドを実行した後：

では、問題は次のようになります。名前の問題を解決するにはどうすればよいでしょうか。PS: caffe のリポジトリにも問題を挿入しました。

Pylearn2 OR Caffe を使用して、深いネットワークを構築しています。私の目標は公称です。適切な損失関数を見つけようとしていますが、Pylearn2 または Caffe で見つけることができません。

「好みレベルの損失関数: 離散順序ラベルによる回帰」という論文を読みました。一般的なアイデアはわかりましたが、最後のレイヤーが Logistic Regression 上の SoftMax (確率を出力する) である場合、しきい値がどうなるかはわかりません。

そのような損失関数の実装を指摘することで、私を助けることができますか?

ありがとうございます。それでは、お元気で

InfogainLossモデルでタイプの損失レイヤーを使用したいと考えています。しかし、私はそれを適切に定義するのに苦労しています。

1. INFOGAIN_LOSSレイヤーの使用に関するチュートリアル/例はありますか?

2. この層への入力であるクラスの確率は、SOFTMAX層の出力である必要がありますか、それとも完全に接続された層の「上部」を入力するだけで十分ですか?

INFOGAIN_LOSSクラス確率、ラベル、行列の 3 つの入力が必要Hです。マトリックスHは、レイヤ パラメータとして指定できますinfogain_loss_param { source: "fiename" }。形状として
計算する python スクリプトがあるとします(ここで、モデル内のラベルの数)。Hnumpy.array(L,L)dtype='f4'L

3. モデルにとして提供できるファイルに mynumpy.arrayを変換するにはどうすればよいですか?binprotoinfogain_loss_param { source }

4. H損失レイヤーへの 3 番目の入力 (下) として (モデル パラメーターとしてではなく) 提供されたいとします。これどうやってするの？
   「トップ」である新しいデータレイヤーを定義しますHか? もしそうなら、トレーニングデータがインクリメントされるように、このレイヤーのデータはトレーニングの反復ごとにインクリメントされませんか? 複数の無関係な入力「データ」レイヤーを定義するにはどうすればよいですか、また、 「データ」レイヤーからHはすべてのトレーニングプロセスで一度だけ読み取ることを知っているのに対し、カフェはトレーニング/テストの「データ」レイヤーバッチからバッチごとに読み取ることをどのように知っていますか?

私はカフェのソースコードを読んでいました。tools/caffe のソースである caffe.cpp で、私を困惑させる次のコードに遭遇します。

私の知る限りでは、このマクロは RegisterBrewFunction(func) を無名クラスに置き換え、<#func, &func> を g_brew_map に追加するだけです。では、なぜこれをこのようにしないのですか？

誰かがこれについて私を助けてくれることを願っています。

ビデオフレームからリアルタイム予測プログラムを作成しようとしています。すべてのコードは opencv によってバックエンドされています。ただし、カフェモデルをトレーニングし、このWindowsポートのカフェで使用しようとしています。メモリ内のイメージの opencv から caffe への変換はサポートされていません。どうすればそれを外部で行うことができますか？元のカフェには、最近マージされたソリューションがありますが、これをこの Windows バージョンに適用することはできません。

私はアンドロイド用のアプリを書いており、カフェライブラリを使用しています。私の問題は、開始時に caffe を初期化する必要があることです。これは、2 つのファイル (ネットワークの構造) を caffe に渡すことによって行われます。問題は、余分なファイルをデバイスに保存する方法がわからないことです。モデル ファイルをアセットに追加しましたが、ファイル パスを使用してそれを読み取る方法がわかりません。ファイル パスを使用してアクセスできるこれらのファイルの保存場所を教えてください。

アイデアをありがとう。