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    咖啡让runtest循环

    我想与咖啡一起工作。使测试成功。当我运行'make runtest'时，它似乎进入了一个无限循环。
    deep-learning caffe 2015-10-07

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    计算Caffe中的前5位错误率？

    我使用synset来计算来自softmax输出的排序top k预测。 这给了我前5名的类名。但我想知道如何计算其百分比。 我的意思是前5％的错误。 任何人都可以引导我。 谢谢。
    c++ neural-network deep-learning caffe pycaffe 2015-10-13

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    试图训练区域CNN（R-CNN）的ImageNet模型

    经过几个月的工作caffe，我已经能够成功地训练自己的模型。例如，比我自己的模型更进一步，我已经能够用1000个班级培训ImageNet。 在我现在的项目中，我试图提取我感兴趣的类的区域。之后，我编译并运行了Fast R-CNN的演示程序，它可以正常工作，但示例模型仅包含20个类，我希望有更多类，例如所有类。 我已经下载了ImageNet的bounding boxes以及真实图像。 现在，我已经空
    neural-network computer-vision deep-learning caffe conv-neural-network 2015-10-13

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    Caffe：从Python中读取LMDB

    我已经使用caffe提取了一些功能，它会生成一个.mdb文件。 然后我试图用Python读取它并将其显示为可读的数字。 import lmdb lmdb_env = lmdb.open('caffefeat') lmdb_txn = lmdb_env.begin() lmdb_cursor = lmdb_txn.cursor() for key, value in lmdb_curso
    python caffe lmdb 2015-10-14

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    如何以HDF5格式提供caffe多标签数据？

    我想用一个向量标签的咖啡，而不是整数。我检查了一些答案，看来HDF5是更好的方法。但后来我stucked与错误，如： accuracy_layer.cpp:34] Check failed: outer_num_ * inner_num_ == bottom[1]->count() (50 vs. 200) Number of labels must match number of predict
    python neural-network deep-learning caffe 2015-10-15

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    Caffe + Opencv without lmdb

    使用caffe时，要创建包含图像的训练数据集，我们需要以特殊格式（如lmdb）创建数据库，但是有任何选项可传递给caffe批次的图像，例如vector<cv::Mat>？ 为了澄清我正在寻找解决方案，可以处理大量的不能装入存储器图像（但假设一个训练批次（例如含有50个图像）可被存储在存储器中）。
    c++ opencv caffe lmdb 2015-10-16

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    Caffe意味着没有数据库的文件创建

    我运行caffe使用image_data_layer并不想为数据创建一个LMDB或LevelDB，但compute_image_mean工具只适用于LMDB/LevelDB数据库。 是否有一个简单的解决方案，用于从文件列表（与image_data_layer使用的格式相同）创建平均文件？
    machine-learning neural-network deep-learning caffe 2015-10-18

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    从VGG中提取特征

    我想使用微调的VGG-19网络从MS COCO数据集中的图像中提取特征。 然而，每个图像大约需要6到7秒，每1k图像大约需要2个小时。 （对于其他微调模型甚至更长） MS COCO数据集中有120k图像，所以它至少需要10天。 有什么办法可以加快特征提取过程吗？
    computer-vision neural-network caffe 2015-10-19

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    如何向caffe或现有示例向HDF5提供图像数据？

    由于某些原因，HDF5的培训在第一次开始时总会失败，测试和列车损失可能很快会降至接近于零，因此我很难在HDF5上处理图像分类和回归任务。在尝试了所有的技巧之后，例如降低学习速度，添加RELU，退出，没有任何东西开始工作，所以我开始怀疑我给caffe喂食的HDF5数据是错误的。 所以我目前正在处理通用数据集（Oxford 102 category flower dataset，它也有public c
    neural-network hdf5 deep-learning caffe pycaffe 2015-10-19

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    使用Caffe的多标签分类

    我想微调GoogLeNet以使用Caffe进行多标签分类。我已经将其精细调整为单标签分类，但我无法过渡到多标签。 我做的主要步骤，这是不同的： 为数据创建LMDB &地面实测 我修改代码here和here创建一个LMDB用数据和其他与地面实况。 与SigmoidCrossEntropyLoss 更换SoftmaxWithLoss更新train_val.prototxt，我取代SoftmaxWith
    deep-learning caffe lmdb pycaffe 2015-10-20
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