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バックグラウンド

昨日、私はCaffeをビルドしましたが、依存関係に問題はありませんでした。

今日、protobuf の依存関係が見つからないため、Caffe Matlab ラッパーのビルドに問題がありました。そこで、問題が解決することを期待して、Caffe:make cleanの後に aを再構築しました。make all

現在、Caffe ビルドは protobuf 依存関係について不平を言っています。

エラー出力は、この質問の下部に記載されています。

元の (成功した) ビルドと失敗したビルドの間にpip install protobuf、Caffe python ラッパーが protobuf をインポートできるようにする必要がありました。python が protobuf パッケージを見つけることができないと不平を言ったからです。これは、Caffe の再構築が失敗する前の protobuf に関する唯一の「変更」でした。

brew を使用して protobuf を再インストールしようとしましたが、これは役に立ちませんでした。

基本的に、protobuf に関連するイベントの年表は次のとおりです。

protobuf が見つからない場合は常にbrew list --versions、protobuf (2.6.1) がインストールされていることを示しました。

質問

明らかにインストールされているのにprotobufが見つからない理由を誰か説明してもらえますか?

特に紛らわしいのは、最初に (元の成功したビルド中に) 発見され、同じアプローチに従っているにもかかわらず、現在は発見されていないという事実です。

エラー出力は次のとおりです。

私は、カフェ (CNN) ライブラリ ( ) に沿って提供されている事前トレーニング済みの imagenet モデルを使用してい'bvlc_reference_caffenet.caffemodel'ます。このモデルを使用して、任意の画像のオブジェクト スコアの 1000 次元ベクトルを出力できます。
ただし、実際のオブジェクト カテゴリが何であるかはわかりません。対応するオブジェクト カテゴリがリストされているファイルを誰かが見つけましたか?

http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.htmlに従って、mnist データベースで Caffe ネットのトレーニングに成功しました。

ここで、Matlab ラッパーを使用して独自の画像でネットワークをテストしたいと考えています。

したがって、「matcaffe.m」では、トレーニングには使用されませんが、テストには適していると思われるファイル「lenet.prototxt」をロードします。28 x 28 ピクセルの入力サイズを参照しています。

したがって、それに応じて「matcaffe.m」の「prepare_image」関数を調整しました。次のようになります。

これは、入力画像を [1 x 1 x 28 x 28]、4dim、グレースケール画像に変換します。しかし、それでもMatlabは不平を言っています:

トレーニング済みの mnist ネットを自分のデータでテストした経験がある人はいますか?

私はMatlabにたくさんの2Dデータ行列を持っています(画像データはありませんが、いくつかの単精度データがあります)。

カスタムニューラルネットワークをトレーニングするためにカフェが必要とするleveldb形式に2D matlab行列を変換する方法を知っている人はいますか?

画像 (imagenet アーキテクチャを使用) と mnist (数字認識データセット) のトレーニング方法に関するチュートリアルは既に行いました。ただし、後者の例では、それぞれのデータベースを作成する方法を示していません。チュートリアルでは、データベースは既に提供されています。

MatCaffe (Caffe の Matlab ラッパー) のビルド中に、次のエラーに直面します。

詳しく調べたところ、次のコマンドを使用して、次のファイルが上記のエラーの原因であることがわかりました。

それは私に次のことを明らかにしました：

そのため、問題を解決することを期待して、対応する -lpython2 を -lpython2.7 に変更しました。しかし、収穫はありません。

私も次のことを試しました：

1. CMakeCache.txt を削除し、make を実行します。しかし、うまくいきませんでした。

2. /cmake-master にあるデフォルトの CMakeLists.txt ファイルを編集して、いくつかのデフォルト設定を変更しました。Caffe の CMakeLists.txt のデフォルトの python バージョン設定は 2 であることがわかりました。

   //使用する python バージョンを指定 python_version:STRING=2.7

これを 2 に変更し、新しいビルド フォルダーで configure-generate-make プロセス全体を繰り返しました。しかし、収穫はありません。同じ matlab/build.make ファイルに -lpython2 が表示されるたびに、それを 2.7 に直接変更しても生成されません。

3. matlab/build.make ファイルを調べようとしましたが、このエラーに直接接続できるものは見つかりませんでした。

堅実な助けをいただければ幸いです。Ubuntu 14.04 で MATLAB 2014a を使用しています。

プライベート関数でcaffe_.cppあるため、 のような関数を呼び出すとcaffe.reset_all()、 が見つからないというエラーが常に発生しますcaffe_.cpp。

では、MATLAB でそれを使用するにはどうすればよいでしょうか。

私は微調整されたネットを使用して回帰を行っています.caffe flickrスタイルの例の行で、最後のレイヤーのnum出力を1に変更しましたが、matlabラッパー関数を使用して画像でテストする場合matcaffe_demo(). 1 つの画像に対応する 10 個の出力を返しますが、1 つだけを返す必要があります。

これが私の最後のレイヤーです'deploy.prototxt'

ご覧のとおり、num_outputsは 1 です。問題は、 を使用して画像で微調整されたネットをテストすると、matcaffe_demo()1 ではなく 10 の出力ラベルが表示されることです。前もって感謝します。

複数カテゴリの分類を実行するいくつかの方法について、Caffeinated の説明を編集できるのではないかと考えました。

マルチカテゴリ分類とは、複数のモデル出力カテゴリの表現を含む入力データ、および/または単に複数のモデル出力カテゴリに分類可能な入力データを意味します。

たとえば、猫と犬を含む画像は、(理想的には) 猫と犬の両方の予測カテゴリに対して ~1 を出力し、その他すべてに対して ~0 を出力します。

1. このペーパー、この古くて閉じられた PR、およびこのオープンな PRに基づくと、caffe はラベルを完全に受け入れることができるようです。これは正しいです？

2. このようなネットワークの構築には、この論文の 13 ページにあるように、複数のニューロン (内積 -> relu -> 内積) とソフトマックス層を使用する必要があります。または、Caffe の ip & softmax は現在、複数のラベル ディメンションをサポートしていますか?

3. ラベルをネットワークに渡すとき、どちらの例が正しいアプローチを示していますか (両方ではない場合)?:

   例: りんごを食べる猫注: Python 構文ですが、c++ ソースを使用しています。

   列 0 - クラスは入力です。列 1 - クラスが入力されていません

   また

   列 0 - クラスは入力にある

   /li>

何か不明な点があればお知らせください。私が尋ねようとしている質問の絵の例を生成します。