caffe

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    与不同的deploy.prototxt文件的Caffe C++示例的错误

    I trained使用MNIST example architecture（但在我自己的3个图像类别上）的模型，并且一直试图将它集成到C++ example中。我修改了MNIST体系结构文件，使其与C++ example（replacing the train and test layers with the input layer）的deploy.prototxt文件类似。 不幸的是，当我运行的
    c++ machine-learning neural-network deep-learning caffe 2015-08-27

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    “InitGoogleLogging”有什么作用？

    我一直在修改来自Caffe深度学习库的example C++ program，我注意到line 234上的这段代码看起来没有再次被引用。 ::google::InitGoogleLogging(argv[0]); 提供的参数是一个原型文件，它定义了我所调用的深度学习模型的参数。令我困惑的事情是这条线的结果去哪里？我知道他们最终在程序中被使用，因为如果我在prototxt文件中犯了一个错误，那么
    c++ machine-learning deep-learning caffe glog 2015-09-02

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    Sigaction并将Linux代码移植到Windows

    我正试图将端口caffe（开发用于Linux）的源代码移植到Windows环境中。问题是sigaction结构在signal_handler.cpp和signal_handler.h。源代码如下所示。 我的查询是可以完成的库或代码替换，以使sigaction在Windows中工作。 ///头文件 #ifndef INCLUDE_CAFFE_UTIL_SIGNAL_HANDLER_H_ #defi
    c++ linux posix caffe sigaction 2015-09-04

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    caffe安装：opencv libpng16.so.16连接问题

    我想在Ubuntu 14.04机器上用python接口编译caffe。 我已经安装了Anaconda和opencv与conda install opencv。我还安装了咖啡中规定的所有要求，并更改了makefile.config中的注释块，以便PYTHON_LIB和PYTHON_INCLUDE指向Anaconda分布。 当我打电话make all，以下命令发出： g++ .build_releas
    python opencv ubuntu anaconda caffe 2015-09-04

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    在layer_factory.hpp上创建图层错误

    我试图使用caffenet.caffemodel来提取功能。我在Visual Studio中实现了extract_features.cpp。我的咖啡库也是作为静态库建立的，并链接到extract_features.exe。当我运行的代码，我有错误的 E0906 02:10:00.842056 4356 extract_features.cpp:74] Using CPU F0906 02:10:
    c++ visual-studio caffe 2015-09-05

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    每像素图像场景标记输出问题（使用FCN-32s语义分割）

    我正在寻找一种方式，给定一个输入图像和一个神经网络，它将输出图像中每个像素的标记类天空，草地，山地，人物，汽车等）。 我设置了Caffe（未来分支）并成功运行了FCN-32s Fully Convolutional Semantic Segmentation on PASCAL-Context模型。但是，我无法使用它制作清晰的标签图片。 图片是可视化我的问题： 输入图像 地面实况 我的结果： 这可
    image-processing neural-network deep-learning caffe labeling 2015-09-08

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    多标签输入到单标签输出

    是否有一个研究报告，其中输入多重标记，但输出（分类）是一个单一的标记？最好在计算机视觉领域。
    computer-vision neural-network convolution deep-learning caffe 2015-09-08

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    来自Caffe错误：没有字段命名为“网”

    我有来自Caffe C++的示例程序工作在我的电脑上，但最近重新编译来自Caffe后，我遇到这个错误，当我尝试运行程序： [libprotobuf ERROR google/protobuf/text_format.cc:245] Error parsing text-format caffe.NetParameter: 2:4: Message type "caffe.NetParameter"
    image-processing machine-learning neural-network deep-learning caffe 2015-09-09

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    Caffe中的批处理模式

    我想使用Caffe库来提取图像特征，但我遇到性能问题。我只能使用CPU模式。我被告知Caffe支持批处理模式，其中处理一幅图像所需的平均时间要慢得多。 我打电话下面的方法： const vector<Blob<Dtype>*>& Net::Forward(const vector<Blob<Dtype>* > & bottom, Dtype* loss = NULL); ，我的尺寸为1的向量
    c++ neural-network deep-learning caffe 2015-09-10

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    减少Caffe网络模型

    我想使用Caffe提取图像特征。但是，处理图像需要很长时间，所以我正在寻找优化速度的方法。 我注意到的一件事是，我使用的网络定义有四个额外的层，我从中读取结果（并且没有反馈信号，因此它们应该安全删除）。 我试图从定义文件中删除它们，但它根本没有任何效果。我想我可能需要删除包含预先训练权重的文件的相应部分。不过，编辑它的二进制文件（protobuffer）并不那么容易。 您是否认为移除这四层可能会对
    c++ neural-network deep-learning caffe 2015-09-10
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