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caffe - LMDB データベースの作成中にグレースケール画像を転置する必要はありますか?

一連の画像と一連のグラウンド トゥルース画像を LMDB データベースに変換しています。目的はピクセル単位の予測です。CxHxWRGB 画像から LMDB を作成するためのほとんどのコードには、次のように順番に転置を示す行があります。

画像データ (トレーニング データと対応するグラウンド トゥルース画像の両方) はグレースケール (つまり、単一チャネル) です。私の質問は、この行の目的は何single channelですか?画像とグラウンドトゥルースに対してこの行列転置を行うべきですか、それとも必要ありませんか?

あなたの助けに感謝します。

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deep-learning - [base_conv_layer.cpp:122] チェックに失敗しました: channels_ % group_ == 0 (1 vs. 0) でエラーが発生しました。解決方法は?

自分のデータでセマンティック セグメンテーションをトレーニングしようとすると、次のエラーが発生FCN32します。

以前のレイヤーの作成は含めていません。しかし、net以前のレイヤーを正常に作成したようで、 に到達するとCreating Layer upscore_sign、エラーが発生します。solver次のように変更しました。

出力の数を 60 から 5 に変更しました (データ内のクラスの数に基づいて)。convolution_param {num_output: 5 }

誰かがこれについて解決策やアイデアを提案できますか? 間違って設定/変更したものは何ですか? 私の間違いはどこですか？

あなたの助けに感謝します。

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caffe - 独自のデータに基づいて、train_val.prototxt、solver.prototxt、および deploy.prototxt のどの部分のパラメーターを変更する必要がありますか?

net私たち自身のデータに基づいてカフェでトレーニングするためのパラメーターを変更することについて混乱しています。

  • 独自のデータでネットをトレーニングするために、ネットのどの層にもっと注意を払う必要がありますか? たとえば、クラスの数に基づく出力の数。

セマンティックセグメンテーションのためにFCN32をトレーニングしようとしました。出力のDeconvolution layer (i.e.,upscore_sign)数をデータ内のクラスの数に変更しましたが、エラーが発生しています。

  • 異なる畳み込み層には異なる出力があります。互いに異なる出力を検出するにはどうすればよいですか?どの出力を変更すればよいですか?
  • deploy.prototxt 次の質問は、との違いは何ですかtrain_val.prototxt。
  • そして、deploy.prototxt のアプリケーションは何ですか? deploy.prototxttrain_val.prototxt に基づいてレイヤーを変更する必要がありますか?

どなたかご存じの方がいらっしゃいましたら、ご教授いただければ幸いです。

ありがとう


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