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これがYOLOのアーキテクチャです。各レイヤーの出力サイズを自分で計算しようとしていますが、論文に記載されているサイズを取得できません。

たとえば、最初の Conv Layer では、入力サイズは 448x448 ですが、ストライド 2 の 7x7 フィルターを使用しますが、この式によるとW2=(W1−F+2P)/S+1 = (448 - 7 + 0) /2 + 1、整数の結果が得られないため、フィルター サイズが入力サイズに適合していないようです。

誰でもこの問題を説明できますか？YOLO アーキテクチャを見逃したり、誤解したりしましたか?

私は本当にあなたの助けを求めています。

私は8vramであるGTX-1070を持っています。cuda 9.0 用に tensorflow-gpu、cuda 9.0、cudnn 7.0 をダウンロードしました。

すべてがDNNで正常に動作します。GPUも問題なく動いています。

しかし、画像に関係するモデルをトレーニングしようとすると、クラッシュします。現在、私は keras の事前トレーニング済み VGG16 を使用しています。

バッチサイズが小さく、サイズが64x64に縮小された画像を使用してみました。プロセスを見ると、GPU の使用率が 0% で、その後 100% まで急増してからクラッシュします。Spyder は、「カーネルが停止しました。再起動しています」と言います。

gtx-1070 は本当にメモリ不足ですか、それとも何か不足していますか?

読んでくれてありがとう

投稿から取得したコードから画像分類器を実装することを学びましたが、非常に役に立ちましたが、画像を予測する方法がわかりません.試してみましたが、値エラーが発生しました.私はまだ初心者です

ケラスコード:-

私の予測コード:-

エラー：-

さまざまなテストケースで実装できるように、Keras で予測する正しい方法を教えてください。

CNN model一部の画像を対応するクラスに分類するために を実装しようとしています。画像はサイズ64x64x3です。私のデータセットは、25,000 枚の画像と、色や長さなどでCSV構成されるファイルで構成されています。14 pre-extracted features

CNN画像データと機能の両方をトレーニングと予測に利用するモデルを構築したいと考えています。Pythonこのようなモデルを.で実装するにはどうすればよいKerasですか?