在caffe中,全连接层叫做"inner_product_layer",区别于tensorflow中的fullyconnected_layer。 1、prototxt中的定义 layer { bottom: "fc7" top: "fc8" name: "fc8" type ...
在caffe中所谓的Inner Product IP 层即fully connected fc layer,为什么叫ip呢,可能是为了看起来比较优雅吧。。 从CAFFE ROOT examples mnist lenet.prototxt中截取一段 假设conv 的输入是 ,那么conv 的输出即 ,conv 的输入即pool 的输入,pool 的输出为 ,即ip 的输入 ip 的输出为 ,那么p ...
2015-03-03 23:22 1 15069 推荐指数:
在caffe中,全连接层叫做"inner_product_layer",区别于tensorflow中的fullyconnected_layer。 1、prototxt中的定义 layer { bottom: "fc7" top: "fc8" name: "fc8" type ...
在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等;本篇主要介绍pooling层 1. Pooling层总述 下面首先给出pooling层的结构设置的一个 ...
在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等;本篇主要介绍全连接层 该层是对元素进行wise to wise的运算 1. 全连接层总述 下面首先给 ...
在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等;本篇主要介绍卷积层 参考 1. 卷积层总述 下面首先给出卷积层的结构设置的一个小例子(定义 ...
Eltwise层的操作有三个:product(点乘), sum(相加减) 和 max(取大值),其中sum是默认操作。 假设输入(bottom)为A和B,如果要实现element_wise的A+B,即A和B的对应元素相加,prototxt文件 ...
在训练一个小的分类网络时,发现加上BatchNorm层之后的检索效果相对于之前,效果会有提升,因此将该网络结构记录在这里,供以后查阅使用: 添加该层之前: 添加该层之后: ...
一般说的BN操作是指caffe中的BatchNorm+Scale, 要注意其中的use_global_states:默认是true【在src/caffe/caffe.proto】 训练时:use_global_states:false 测试时:use_global_states:true ...
在Fully Convolutional Networks(FCN)中,会用到Crop 层,他的主要作用是进行裁切。下面我们举一个例子来说明如何使用Crop 层。 Caffe中的数据是以 blobs形式存在的,blob是四维数据,即 (Batch size, number ...