小喵的嘮叨話:小喵最近在做人臉識別的工作,打算將湯曉鷗前輩的DeepID,DeepID2等算法進行實驗和復現。DeepID的方法最簡單,而DeepID2的實現卻略微復雜,並且互聯網上也沒有比較好的資源。因此小喵在試驗之后,確定了實驗結果的正確性之后,才准備寫這篇博客,分享給熱愛Deep ...
小喵的嘮叨話:我們在上一篇博客里面,介紹了Caffe的Data層的編寫。有了Data層,下一步則是如何去使用生成好的訓練數據。也就是這一篇的內容。 小喵的博客:http: www.miaoerduo.com 博客原文:http: www.miaoerduo.com deep learning 基於caffe的deepid 實現 中 .html 二 精髓,DeepID Loss層 DeepID 這 ...
2016-07-17 10:35 0 4426 推薦指數:
小喵的嘮叨話:小喵最近在做人臉識別的工作,打算將湯曉鷗前輩的DeepID,DeepID2等算法進行實驗和復現。DeepID的方法最簡單,而DeepID2的實現卻略微復雜,並且互聯網上也沒有比較好的資源。因此小喵在試驗之后,確定了實驗結果的正確性之后,才准備寫這篇博客,分享給熱愛Deep ...
小喵的嘮叨話:這次的博客,真心累傷了小喵的心。但考慮到知識需要鞏固和分享,小喵決定這次把剩下的內容都寫完。 小喵的博客:http://www.miaoerduo.com 博客原文: http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基於caffe的deepid2實現 ...
1.DeepID1 (Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes) Step1:構建網絡框架 DeepConvNet主要由卷積層、Pooling層和全連接層構成。其中,Deep hidden ...
模型融合 有的時候我們手頭可能有了若干個已經訓練好的模型,這些模型可能是同樣的結構,也可能是不同的結構,訓練模型的數據可能是同一批,也可能不同。無論是出於要通過ensemble提升性能的目的,還是要設計特殊作用的網絡,在用Caffe做工程時,融合都是一個常見的步驟。 比如考慮下面的場景 ...
關於triplet loss的原理。目標函數和梯度推導在上一篇博客中已經講過了。詳細見:triplet loss原理以及梯度推導。這篇博文主要是講caffe下實現triplet loss。編程菜鳥。假設有寫的不優化的地方,歡迎指出。 1.怎樣在caffe中添加新的layer ...
的large-margin-softmax-loss的實現(中).html 四、前饋 還記得上一篇博客,小喵給出的三個 ...
這里,我是將Caffe中im2col的解析過程直接拉了出來,使用C++進行了輸出,方便理解。代碼如下: 多通道卷積的圖像別人已經給過很多了,大家可以搜到的基本都來自於一篇。這里附上一個我自己的理解過程,和程序的輸出是完全一致的 ...
我實現GAN網絡結構比較復雜: 通過建立兩個一模一樣的網絡,他們相對應的層共享權重,一個網絡用來跟新D model另一個網絡用來更新G model 更新G model的網絡,D部分只進行梯度傳遞,不進行參數跟新。 更新D model的網絡,G部分直接不進行backward ...