caffe中的BatchNorm層
在訓練一個小的分類網絡時，發現加上BatchNorm層之后的檢索效果相對於之前，效果會有提升，因此將該網絡結構記錄在這里，供以后查閱使用： 添加該層之前： 添加該層之后： ...
原文：Caffe中Interp層的使用
最近實驗當中借鑒了FPN網絡，由於FPN網絡對圖片shape有要求，采用了兩種方式，其一是在data layer.cpp中，對原圖進行padding操作 其二是需要對特征圖進行類似crop操作，使得兩者進行eltwise操作的時候shape是一致的。 簡單說一下添加padding的操作，在data layer.cpp的DataSetup 和load batch 函數中添加： 下面介紹第二種Inte ...
2018-04-04 10:03 1 6492 推薦指數：
相關推薦
caffe中BN層
一般說的BN操作是指caffe中的BatchNorm+Scale， 要注意其中的use_global_states:默認是true【在src/caffe/caffe.proto】 訓練時：use_global_states：false 測試時：use_global_states：true ...
caffe 中 python 數據層
caffe中大多數層用C++寫成。 但是對於自己數據的輸入要寫對應的輸入層，比如你要去圖像中的一部分，不能用LMDB，或者你的label 需要特殊的標記。 這時候就需要用python 寫一個輸入層。 如在fcn 的voc_layers.py 中 有兩個類： VOCSegDataLayer ...
（原）torch和caffe中的BatchNorm層
轉載請注明出處： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具體網上搜索。 caffe中batchNorm層是通過BatchNorm+Scale實現的，但是默認沒有bias。torch中的BatchNorm層使用 ...
caffe的調試技巧 和 使用split層
1.網絡中的layer層的輸出，只要沒有作為其他層的輸入，caffe的日志就會把這個top輸出（如果你用那個網站畫網絡結構圖，你也會發現這種情況的層的顏色是不一樣的，是紫色的） 2.如果你想看某一層在網絡中的輸出。比如你想看datalayer層的label輸出，但你同時還是想把label輸入 ...
caffe中使用python定義新的層
轉載鏈接：http://withwsf.github.io/2016/04/14/Caffe-with-Python-Layer/ Caffe通過Boost中的Boost.Python模塊來支持使用Python定義Layer： 使用C++增加新的Layer繁瑣、耗時而且很容易出錯 ...
caffe中關於（ReLU層，Dropout層，BatchNorm層，Scale層）輸入輸出層一致的問題
在卷積神經網絡中。常見到的激活函數有Relu層 relu層有個很大的特點：bottom（輸入）和top（輸出）一致，原因是：RELU層支持in-place計算，這意味着bottom的輸出和輸入相同以避免內存的消耗 caffe中的in-place操作：caffe利用in-place計算 ...
caffe中python接口的使用
下面是基於我自己的接口，我是用來分類一維數據的，可能不具通用性： （前提，你已經編譯了caffe的python的接口） 添加 caffe塻塊的搜索路徑，當我們import caffe時，可以找到。 對於這一步，一般我們都會把 cafffe 模塊的搜索路經永久地加到先加 ...