原文:基于Caffe的DeepID2实现(中)

小喵的唠叨话:我们在上一篇博客里面,介绍了Caffe的Data层的编写。有了Data层,下一步则是如何去使用生成好的训练数据。也就是这一篇的内容。 小喵的博客:http: www.miaoerduo.com 博客原文:http: www.miaoerduo.com deep learning 基于caffe的deepid 实现 中 .html 二 精髓,DeepID Loss层 DeepID 这 ...

2016-07-17 10:35 0 4426 推荐指数:

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基于CaffeDeepID2实现(上)

小喵的唠叨话:小喵最近在做人脸识别的工作,打算将汤晓鸥前辈的DeepIDDeepID2等算法进行实验和复现。DeepID的方法最简单,而DeepID2实现却略微复杂,并且互联网上也没有比较好的资源。因此小喵在试验之后,确定了实验结果的正确性之后,才准备写这篇博客,分享给热爱Deep ...

Sat Jul 16 22:54:00 CST 2016 3 7597
基于CaffeDeepID2实现(下)

小喵的唠叨话:这次的博客,真心累伤了小喵的心。但考虑到知识需要巩固和分享,小喵决定这次把剩下的内容都写完。 小喵的博客:http://www.miaoerduo.com 博客原文: http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffedeepid2实现 ...

Mon Jul 18 16:50:00 CST 2016 3 3162
DeepID1,DeepID2

1.DeepID1 (Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes) Step1:构建网络框架 DeepConvNet主要由卷积层、Pooling层和全连接层构成。其中,Deep hidden ...

Fri Jul 01 18:39:00 CST 2016 0 3531
Caffe实现模型融合

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同。无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤。 比如考虑下面的场景 ...

Sun Apr 09 20:38:00 CST 2017 31 7480
怎样在caffe添加layer以及caffetriplet loss layer的实现

关于triplet loss的原理。目标函数和梯度推导在上一篇博客已经讲过了。详细见:triplet loss原理以及梯度推导。这篇博文主要是讲caffe实现triplet loss。编程菜鸟。假设有写的不优化的地方,欢迎指出。 1.怎样在caffe添加新的layer ...

Fri Apr 28 19:08:00 CST 2017 0 1209
Caffeim2col的实现解析

这里,我是将Caffeim2col的解析过程直接拉了出来,使用C++进行了输出,方便理解。代码如下: 多通道卷积的图像别人已经给过很多了,大家可以搜到的基本都来自于一篇。这里附上一个我自己的理解过程,和程序的输出是完全一致的 ...

Tue Oct 02 05:56:00 CST 2018 0 942
caffe实现GAN

实现GAN网络结构比较复杂:   通过建立两个一模一样的网络,他们相对应的层共享权重,一个网络用来跟新D model另一个网络用来更新G model   更新G model的网络,D部分只进行梯度传递,不进行参数跟新。   更新D model的网络,G部分直接不进行backward ...

Tue Dec 20 21:34:00 CST 2016 4 2949
 
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