caffe

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我按照kaggle facialkeypoints比赛从输入图像中提取30个面部关键点（x，y）。我如何设置咖啡来运行回归并生成30维输出??。 Input: 96x96 image Output: 30 - (30 dimensions). 我该如何设置caffe？我使用EUCLIDEAN_LOSS（平方和）来得到回归输出。这是一个简单的使用caffe的逻辑回归模型，但它不起作用。看起来

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InfogainLoss图层

我希望在我的模型中使用InfogainLoss类型的丢失图层。但是我很难正确定义它。有没有关于使用INFOGAIN_LOSS图层的任何教程/例子？该图层的输入，类概率应该是SOFTMAX图层的输出，还是足以输入完全连接图层的“顶部”？ INFOGAIN_LOSS需要三个输入：类概率，标签和矩阵H。矩阵H可以作为图层参数infogain_loss_param { source: "fienam

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Caffe网络损失非常低，但测试的准确性很差

我对caffe有点新鲜，而且我收到了一些奇怪的行为。我试图在bvlc_reference_caffenet上使用微调来完成OCR任务。我已经接受了他们的预训练网，把最后一个FC层改为我有的输出类数，然后再训练。经过几千次迭代后，我得到了〜0.001的损失率，并且在网络测试时准确率超过了90％。也就是说，当我尝试通过我自己的数据运行我的网络时，结果很糟糕，不超过7％或8％。我使用运行net的代码

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查找相似图片

我想查找类似于其他图像的图像。所以，研究后，我发现两种方法首先在两个由它的属性表示图像像 length = full pattern = check color = blue 但这种方法的局限是，我将无法得到详尽的数据集的全部功能标记。我发现的第二种方法是提取特征并进行特征映射。所以我决定使用caffe深层卷积神经网络，通过使用任何现有的模型，我可以学习特征，然后执行特征匹配或其他操作。我只想

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单个程序出现在两个GPU卡上

我有多个GPU卡（NO.0，NO.1 ...），并且每次我在1号或2号运行caffe进程...（0除外）卡，它将在NO.0卡上使用73MiB。例如，在下图中，过程11899将在NO.0卡上使用73MiB，但它实际上在NO.1卡上运行。为什么？我可以禁用此功能吗？

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丢弃层忽略 - “警告：有一个或多个问题升级V1LayerParameter”

我想添加一个基于Imagenet示例的丢弃层（请参阅下面的代码）。但是，当我训练模型时，它似乎被忽略，它不会被打印为网络的一部分，而我会在下面看到警告消息。我安装了最新版本的caffe。我应该怎么做才能正确包含它？漏失层： layer { name: "drop4" type: "Dropout" bottom: "fc4" top: "fc4"

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如何将opencv图像读入caffe格式以进行实时预测？

我尝试从视频帧创建实时预测程序。所有的代码由opencv支持。然而，我训练了一个咖啡模型，我试着用这个咖啡的windows port来使用它。它不支持opencv转换内存中的图像。我怎样才能做到这一点？在原来的caffe中有一个解决方案，即recently merged，但不能将此应用于此Windows版本。

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使用GPU，尽管设置CPU_Only，产生意想不到的关键字参数

我正在使用https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-14.04-VirtualBox-VM作为灵感在安装了CUDA的Ubuntu 14.04虚拟服务器（不带驱动程序）上安装Caffe。在安装过程中，我编译MakeFile以在构建之前包含"CPU_ONLY := 1"。但是，Caffe似乎仍在尝试使用GPU。当我尝试运行测试示例时，出现以下错误： pytho

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将文件保存在Android上供原生阅读使用

我在为Android编写应用程序，并使用caffe库。我的问题是，一开始我需要初始化caffe，这是通过将两个文件（网络结构）传递给caffe完成的。问题是我不知道如何在设备上存储额外的文件。我已经将模型文件添加到资产，但我不知道如何使用文件路径读取它。你能告诉我在哪里存储这些可以使用文件路径访问的文件吗？感谢您的任何想法。