训练缩减版的VGG-8作为微调材料,读取数据阶段为何频频“迷之卡死”

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caffe下自己模型的搭建

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论文中有这么一段描述:
Due to the small input size, no spatial pooling or downsampling is performed.
Starting from the first layer, the input image is convolved with 96 filters of size
9 × 9, resulting in a map of size 16 × 16 (to avoid boundary effects) and 96
channels. The 96 channels are then pooled with maxout in group of size g = 2,
resulting in 48 channels.




其中The 96 channels are then pooled with maxout in group of size g = 2,
resulting in 48 channels.对应虚线圆圈中的图本人比较困惑,请问要怎么实现呢?是下图的方法实现吗??





 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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论文中有这么一段描述:
Due to the small input size, no spatial pooling or downsampling is performed.
Starting from the first layer, the input image is convolved with 96 filters of size
9 × 9, resulting in a map of size 16 × 16 (to avoid boundary effects) and 96
channels. The 96 channels are then pooled with maxout in group of size g = 2,
resulting in 48 channels.
图片1.jpg

其中The 96 channels are then pooled with maxout in group of size g = 2,
resulting in 48 channels.对应虚线圆圈中的图本人比较困惑,请问要怎么实现呢?是下图的方法实现吗??
P70527-182534.jpg


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

在Ubuntu14.04下跑FCN模型时,出现以下问题,是由于内存不足引起的吗?还是说其他原因。

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