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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!
machine-learning - CNN Caffemodelで4096次元の特徴ベクトルを1024次元のベクトルに減らすにはどうすればよいですか?
16 層の VGGnet を使用して、画像から特徴を抽出しました。4096 次元の特徴ベクトルを出力します。ただし、1024 次元のベクトルが必要です。この 4096 ベクトルをさらに 1024 ベクトルに減らすにはどうすればよいですか? 上に新しいレイヤーを追加する必要がありfc7
ますか?
python-2.7 - テストまたは予測の各入力で特定の関数を呼び出しますか?
MNIST データセットのテスト時にすべての入力に対して関数を呼び出したいと考えています。たとえば、MNIST のテスト データが x1, ... , xn の場合、テスト時にすべての入力 xi に対して関数を呼び出します。「 http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/tutorial/examples/01-learning-lenet.ipynb 」のコードを修正して、「 #solver.step(1) という行にコメントを付けました。 # SGD by Caffe" というのは、ネットワークのトレーニングが必要ないためです。しかし、元のコードと比較して精度が低下するため、これは正しい方法ではないと思います。それを実装する方法について助けてください。
一度考えたコードは変えることができます。
python - Pycharm コンソールプロセスに接続できませんでした
最近、OpenCV やその他の依存関係と共に Caffe をインストールしました。Pycharm は 2 日間うまく機能しましたが、今日は Pycharm で Python コンソールを起動できなくなりました。問題なくターミナルで python を起動できます... Python コンソールを起動しようとするたびに、「コンソールに接続」するのに時間がかかります。
/Users/myname/anaconda/bin/python "/Applications/PyCharm CE.app/Contents/helpers/pydev/pydevconsole.py" 56229 56230
Python 2.7.10 |アナコンダ 2.2.0 (x86_64)| (デフォルト、2015 年 5 月 28 日 17:04:42) 詳細については、「copyright」、「credits」、または「license」と入力してください。
IPython 3.0.0 -- 強化された Interactive Python。Anaconda は Continuum Analytics によって提供されます。チェックアウトしてください: http://continuum.io/thanksおよびhttps://binstar.org
コンソール プロセスに接続できませんでした。
プロセスは終了コード 137 で終了しました
python - カフェ トレーニング出力の詳細レベルを下げますか?
Debug フラグをオンにして caffe をコンパイルしました。今私が走るとき
出力が得られます
読み取り時間とプリフェッチ時間なしで出力したいと思います。再コンパイルせずに。