問題タブ [caffe]

Ubuntu 14.04 マシンに Caffe をインストールしました。make runtest581回のテストに合格し、完全に正常に実行されました。コマンド ラインと Python インターフェイスを使用しようとすると、次の 2 つのエラーが発生します。

1. コマンド ライン インターフェイス:コマンドを実行しようとするとcaffe、次のエラーが表示されます。

   /li>

2. Python インターフェイス:コマンドを実行するとmake pycaffe、次のエラーが表示されます。

   /li>

Python インターフェイスで Caffe を実行しようとしています。私はすでにmake pycaffecaffe ディレクトリでコマンドを実行しましたが、うまくいきました。import caffeここで、ターミナル (Ubuntu 14.04) の python 環境でコマンドを実行すると、次のエラーが発生します。

コンピューターで「caffe.io」を検索しようとしましたが、その名前のファイルは見つかりませんでした。このエラーが発生する理由と修正方法はありますか?

このエラーが発生し、インターネットで調べようとしましたが、何も明確になりませんでした。

Caffe を使用してネットをトレーニングし、約 82% の精度で成功しました。

今、私はこのコードを使って画像で試してみています:

python python/classify.py --model_def examples/imagenet/imagenet_deploy.prototxt --pretrained_model caffe_mycaffe_train_iter_10000.caffemodel --images_dim 64,64 data/mycaffe/testingset/cat1/113.png foo --mean_file data/mycaffe/mycaffe_train_mean.binaryproto

はい、私の画像は 64x64 です。

これらは私が得ている最後の行です:

I0610 15:33:44.868100 28657 net.cpp:194] conv3 は後方計算を必要としません。I0610 15:33:44.868110 28657 net.cpp:194] norm2 は後方計算を必要としません。I0610 15:33:44.868120 28657 net.cpp:194] pool2 は後方計算を必要としません。I0610 15:33:44.868130 28657 net.cpp:194] relu2 は後方計算を必要としません。I0610 15:33:44.868142 28657 net.cpp:194] conv2 は後方計算を必要としません。I0610 15:33:44.868152 28657 net.cpp:194] norm1 は後方計算を必要としません。I0610 15:33:44.868162 28657 net.cpp:194] pool1 は後方計算を必要としません。I0610 15:33:44.868173 28657 net.cpp:194] relu1 は後方計算を必要としません。I0610 15:33:44.868182 28657 net.cpp:194] conv1 は後方計算を必要としません。I0610 15:33:44.868192 28657 net.cpp:235] このネットワークは、出力 fc8_pascal I0610 15:33 を生成します。44.868214 28657 net.cpp:482] 学習率と重み減衰の収集。I0610 15:33:44.868238 28657 net.cpp:247] ネットワークの初期化が完了しました。I0610 15:33:44.868249 28657 net.cpp:248] データに必要なメモリ: 3136120 F0610 15:33:45.025965 28657 blob.cpp:458] チェックに失敗しました: ShapeEquals(proto) 形状の不一致 (reshape が設定されていません) * 失敗のスタック トレースを確認してください: * 中止されました (コア ダンプ)

--mean_file などを設定しないようにしましたが、私のショットは終わりました。

これは私の imagenet_deploy.prototxt で、デバッグのためにいくつかのパラメーターを変更しましたが、何も機能しませんでした。

誰でも私に手がかりを与えることができますか？どうもありがとうございました。

C++ と、 それらが提供する分類ビンでも同じことが起こります。

F0610 18:06:14.975601 7906 blob.cpp:455] チェックに失敗しました: ShapeEquals(proto) 形状の不一致 (reshape が設定されていません) * 失敗スタック トレースをチェック: * @ 0x7f0e3c50761c google::LogMessage::Fail() @ 0x7f0e3c507568 google:: LogMessage::SendToLog() @ 0x7f0e3c506f6a google::LogMessage::Flush() @ 0x7f0e3c509f01 google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal() @ 0x7f0e3c964a80 caffe::Blob<>::FromProto() @ 0x7f0e3c89576e caffe::Net<> ::CopyTrainedLayersFrom() @ 0x7f0e3c8a10d2 caffe::Net<>::CopyTrainedLayersFrom() @ 0x406c32 Classifier::Classifier() @ 0x403d2b main @ 0x7f0e3b124ec5 (不明) @ 0x4041ce (不明) 中止 (コアダンプ)

私は分類するためにpythonでcaffeを使用しています。ここからコードを取得します。ここでは、次のような単純なコードを使用します。

ただし、次のようなエラーが発生しました

私がそれを再愛するのを手伝ってもらえますか？ありがとう

https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_googlenetから事前トレーニングされた GoogleNet を使用し、独自のデータ (〜 100k 画像、101 クラス) で微調整しました。1 日のトレーニングの後、上位 1 分類で 62%、上位 5 分類で 85% を達成し、このネットワークを使用していくつかの画像を予測しようとしました。

https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/classification.ipynbの例に従いました。

ここに私のPythonコードがあります:

私の deploy.prototxt では、101 クラスを予測するためだけに最後のレイヤーを変更しました。

ソフトマックス出力の分布は次のとおりです。

意味のないランダム配布のようです。

助けやヒントをありがとう、よろしくお願いします、アレックス

私はopencvを使ってカメラから顔を切り取っています。次に、caffe を使用して、イメージが男性または女性に属することを予測しました。静止画像から画像をロードするオリジナルのコードがあります。ただし、カメラからの画像を使用したい。これはカフェのオリジナルコードです

ここで、opencv を使用してフレームをキャプチャし、predict メソッドを呼び出します。

resized_imageした後、関数などのcaffe型に変換します

ただし、その関数を呼び出すと。何が自分なのかわからない。修正するのを手伝ってもらえますか?

ご協力ありがとう御座います！

私はこちらのオープンソースに基づいて年齢分類に取り組んでいます Pythonコードには

どの.prototxtファイルに次のように表示されます。私は1つのファイルのままです".caffemodel". ソースコードとして、彼は以前にそれを提供しました。しかし、私の顔データベースに基づいてもう一度作成したいと思います。チュートリアルや作成方法はありますか? 100枚の画像を含むフォルダー画像があり、次のような年齢層（1対1）ごとに分割されているとします

これはprototxtファイルです。前もって感謝します