問題タブ [matcaffe]
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machine-learning - 最後のレイヤーの出力からカフェで予測されたラベルを生成する方法は?
Caffe と DIGITS インターフェイスを使用して、LeNet で独自の画像のデータセット (信号機の画像 11x27) をトレーニングしました。99% の精度が得られ、DIGITS を介して新しい画像を提供すると、適切なラベルが予測されるため、ネットワークは非常にうまく機能しているようです。
ただし、カフェの Python/Matlab API を使用してラベルを予測するのに苦労しています。最後のレイヤー出力 (ip2) は 2 つの要素 (2 つのクラスがあります) を持つベクトルで、たとえば [4.8060, -5.2608] のようになります (最初の成分は常に正で、2 番目の成分は常に負で、絶対値の範囲は 4 から20まで）。Python、Matlab、および DIGITS での多くのテストからそれを知っています。
私の問題は：
- Argmax はこのレイヤーで直接動作できません (常に 0 になります)
- ソフトマックス関数を使用すると、常に [1, 0] が返されます (これは実際には、イメージのクラスに関係なく、
net.blobs['prob']またはout['prob']Python インターフェイスの値です)
では、どうすれば適切なラベルを予測できますか?
ありがとう！
caffe - .caffemodels を他のアプリケーションにエクスポートするにはどうすればよいですか?
(たとえば) Matlab で読み取ることができるように、.caffemodel ファイル内の情報を変換することは可能ですか? つまり、Caffe を使用してトレーニングされた重みを prototxt してインポートする別のものを使用してモデルを作成する方法はありますか?
答えが「いいえ、それはバイナリ ファイルであり、常にそのままです」の場合、重要な情報を何らかの方法で抽出できるように、ファイルの構造に関するドキュメントはありますか?
matlab - Matlab で可変バッチ サイズを使用して Caffe 機能を抽出する
matcaffe_demo.mCaffeと共に提供されている を使用して、Caffe の特技 / スコアを抽出する方法を知っています。ただし、このファイルを使用する場合は、ネットワーク アーキテクチャだけでなく、batch_size.
可変シーケンス長のビデオのフレームを処理しているのでmatcaffe_demo.m、可変バッチ サイズと共に使用する方法が必要です。
誰もそれを行う方法を知っていますか?
おそらく、この行をmatcaffe_demo.m
caffe に動的に必要な現在のバッチ サイズを動的に渡すもの
mex - Matcaffe トレーニング ネットが「Data layer prefetch queue empty」を生成する
convert_imageset.bin を使用して作成したトレイン lmdb から MatCaffe の実装がポップできない理由を理解しようとしています。
私がしていることは基本的にこれだけです：
端末を見ると、最後のステートメントの後の出力は次のとおりです。
この手順を再開したときにロックが残っていないことを確認するために locks.mdb を削除しても、この問題を再現できます。メッセージの後、Matlab のハード シャットダウンしか実行できません。Matlab LMDB を使用して lmdb を確認しましたが、両方の内容を確認しました。電車とテストの lmdb は問題ないようです。lmdb を生成するために使用したパラメーター: shuffle.
注 (ここで問題が発生する可能性があります): 現在、このコンスタレーションで MEX 問題に直面しています。私の実装の最初の実行で、エラーメッセージが表示されます
" MEX ファイルからの予期しない不明な例外.. "
端末出力は次のようになります。
私がこれまでに試したこと： 「caffe.reset_all();」を使用してポインター、スペースなどが解放されるように (願わくば) try-catch ブロックを実装し、どのような場合でもこのメソッドが呼び出されるようにしました。出力. 私の最初の実行は lmdb アクセスをブロックしているようです.1 回目と 2 回目の実行の間に locks.mdb を手動で削除することになりました -> 残念ながら同じ結果です.コマンドラインによる「手動」トレインは同じ lmdb で動作します. matcaffe の実行のみがこれらの問題と疑問を引き起こすようです. レイヤーの重みを手動で初期化するために Matcaffe を使用したいことに注意してください.prototxt の "weight_filler" はオプションではありません. 私の Matcaffe の実装は 2016 年 1 月のもので、私は'また、caffe_ の mex ファイルを正しい gcc バージョンで再コンパイルしました (gcc バージョンを "x" にする必要があるという警告が表示される前に、-> "x" に変更して再コンパイルしました)。
他にアイデア、推奨事項、または情報があれば教えてください。
ありがとうございました！