请问imageNet和PASCAL以及VOC这几个词是个什么关系呢?

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burgerk 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 81 次浏览 • 6 天前 • 来自相关话题

caffe中基于上采样的可视化方法

gxlcliqi 回复了问题 • 4 人关注 • 2 个回复 • 713 次浏览 • 2017-12-08 17:43 • 来自相关话题

用caffe做多标签训练,训练结果还好,实际结果很差

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littleheadache 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 98 次浏览 • 2017-12-06 16:17 • 来自相关话题

caffe如何自定义参数,用于cpp间的值传递

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qffun 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 99 次浏览 • 2017-11-23 22:05 • 来自相关话题

怎么把Caffe中间每一层的结果保存下来?

joshua_1988 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 172 次浏览 • 2017-11-20 17:47 • 来自相关话题

linux+ubantu16.04,用imagenet网络训练自己的数据,每次都会出现如下图所示的错误,请问该怎么解决?

phoenixbai 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 244 次浏览 • 2017-11-17 11:53 • 来自相关话题

caffe model中alexnet在ilsvrc12数据集训练精度

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dongxiao 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 151 次浏览 • 2017-11-08 21:09 • 来自相关话题

多次测试结果不一致

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某水亦圣 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 158 次浏览 • 2017-10-30 21:07 • 来自相关话题

caffe的测试准确率和自己用python读取图像的测试准确率不同?

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qffun 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 195 次浏览 • 2017-10-21 23:45 • 来自相关话题

神经网络使用心得--欢迎新手借鉴,老手批评指正

mhaoyang 发表了文章 • 7 个评论 • 1051 次浏览 • 2017-09-05 18:07 • 来自相关话题

我是用Caffe做6分类问题,做一种工业产品的检测。经过反复实验。总结的经验以下几条,供新手参考,也欢迎老手批评指正。大家交流。
 
本文把神经网络的神秘面纱扯下来,新手看了之后,就有了一个完整的认识,知道怎么操作了。当然更基础的东西,要自己学习,掌握。本文仅探讨使用心得,理论方面不包括。
 
个人原创,转载请注明来自本文。

1. 分辨率,用多大的分辨率。这个取决于目标的特征,如果目标是很大的,例如汽车,房子,在图片中占据很大的比重,那么使用100*100甚至50*50的分辨率就可以了。但是如果目标很小,例如是蚂蚁,这类的。那不能太小,否则,图形特征太小,网络将无法提取形态特征。造成训练失败。我用150*200兼顾了特征的保存以及最小的图像体积,保证了计算量最小。
另外,目标就是目标,不要包含太多背景,否则也是浪费计算量。

2. 网络的选型。使用lenet还是alexnet还是googlenet.看你的问题的规模,如果你的类别不是很多,形态也非常简单,类似于手写数字识别,那么用lenet作为基础,进行调整就可以。如果形态,纹理,都比较复杂,那么lenet受限于特征提取能力,就不合适了,强行使用可能造成网络不收敛。

3. 网络精简。一般的典型网络,如上述网络,都比较庞大,例如alexnet有5层卷积,2个中间层,能分1000类,googlenet就更多了,有十几个卷积层,交叉组合,也是分1000类。而我们的分类任务可能只要分几类,或者十几类。用人家的网络就会显得杀鸡用牛刀,浪费了计算能力,可能i3 CPU足够的,你得用i7, 也就增加了成本。
因此要精简网络,说说自己的经验,alexnet5层卷积的输出节点数,96-256-384-384-256,隐含层409614096节点。
我精简到96-128-128.隐含层只一层,100个节点。分类效果跟精简之前没什么区别。而网络从200多MB降到1MB多,准确度98%, 找到了网络的极限,因为再小的网络,训练无法收敛。可能以后,再增加类别时,需要扩大一下网络。

4. 样本准备。随机一些,不同方向,不同亮度的,甚至目标的尺寸,大一点小一点,都有。要有足够的代表性。

5. 可视化,一定要使用Matlab把卷积层的中间结果输出出来,看看那些结果图是有用的,因为同一层很多特征图事重复的,那么就可以减少输出点数,再训练时,网络就不会提取那些没有用或者重复的特征了。
训练时,学习率0.001. 再缩小也没有什么效果了。

6. 网络越简单,收敛速度越快,比如我用5层卷积时,要训练到4000轮才开始收敛,而3层时,从1000轮就开始收敛。

总之在机器学习,多层卷机网络的统一理论的指导下,多多实验吧,你会发现更多的特点,这就是一门实验的学问。
另外,也推荐一本书,虽然我还没有看,但是很多人推荐,我也下载了。
Neural Networks:Tricks of the Trade   网络使用技巧,老外写的。
网上能下载到。

另外,读一读lecun跟hinton的原始论文也帮助很大。 查看全部
我是用Caffe做6分类问题,做一种工业产品的检测。经过反复实验。总结的经验以下几条,供新手参考,也欢迎老手批评指正。大家交流。
 
本文把神经网络的神秘面纱扯下来,新手看了之后,就有了一个完整的认识,知道怎么操作了。当然更基础的东西,要自己学习,掌握。本文仅探讨使用心得,理论方面不包括。
 
个人原创,转载请注明来自本文。

1. 分辨率,用多大的分辨率。这个取决于目标的特征,如果目标是很大的,例如汽车,房子,在图片中占据很大的比重,那么使用100*100甚至50*50的分辨率就可以了。但是如果目标很小,例如是蚂蚁,这类的。那不能太小,否则,图形特征太小,网络将无法提取形态特征。造成训练失败。我用150*200兼顾了特征的保存以及最小的图像体积,保证了计算量最小。
另外,目标就是目标,不要包含太多背景,否则也是浪费计算量。

2. 网络的选型。使用lenet还是alexnet还是googlenet.看你的问题的规模,如果你的类别不是很多,形态也非常简单,类似于手写数字识别,那么用lenet作为基础,进行调整就可以。如果形态,纹理,都比较复杂,那么lenet受限于特征提取能力,就不合适了,强行使用可能造成网络不收敛。

3. 网络精简。一般的典型网络,如上述网络,都比较庞大,例如alexnet有5层卷积,2个中间层,能分1000类,googlenet就更多了,有十几个卷积层,交叉组合,也是分1000类。而我们的分类任务可能只要分几类,或者十几类。用人家的网络就会显得杀鸡用牛刀,浪费了计算能力,可能i3 CPU足够的,你得用i7, 也就增加了成本。
因此要精简网络,说说自己的经验,alexnet5层卷积的输出节点数,96-256-384-384-256,隐含层409614096节点。
我精简到96-128-128.隐含层只一层,100个节点。分类效果跟精简之前没什么区别。而网络从200多MB降到1MB多,准确度98%, 找到了网络的极限,因为再小的网络,训练无法收敛。可能以后,再增加类别时,需要扩大一下网络。

4. 样本准备。随机一些,不同方向,不同亮度的,甚至目标的尺寸,大一点小一点,都有。要有足够的代表性。

5. 可视化,一定要使用Matlab把卷积层的中间结果输出出来,看看那些结果图是有用的,因为同一层很多特征图事重复的,那么就可以减少输出点数,再训练时,网络就不会提取那些没有用或者重复的特征了。
训练时,学习率0.001. 再缩小也没有什么效果了。

6. 网络越简单,收敛速度越快,比如我用5层卷积时,要训练到4000轮才开始收敛,而3层时,从1000轮就开始收敛。

总之在机器学习,多层卷机网络的统一理论的指导下,多多实验吧,你会发现更多的特点,这就是一门实验的学问。
另外,也推荐一本书,虽然我还没有看,但是很多人推荐,我也下载了。
Neural Networks:Tricks of the Trade   网络使用技巧,老外写的。
网上能下载到。

另外,读一读lecun跟hinton的原始论文也帮助很大。

仿照cifar10用自己的数据训练网络,运行train时报错:Failed to parse SolverParameter file

lichenlu8618 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 1947 次浏览 • 2017-09-26 14:15 • 来自相关话题

1-crop 10-crop是什么意思?

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c408550969 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 382 次浏览 • 2017-09-10 12:37 • 来自相关话题

imagenet迭代次数的问题

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c408550969 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 211 次浏览 • 2017-09-10 09:25 • 来自相关话题

imagenet数据集accuracy很低

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c408550969 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 330 次浏览 • 2017-09-09 16:51 • 来自相关话题

训练结果准确率很高,但是用Classification分类结果却很低

liuyi000 发表了文章 • 6 个评论 • 731 次浏览 • 2017-06-06 15:10 • 来自相关话题

      初次尝试用AlexNet训练,结果准确率90%+,以为可以马上交任务了,可是......,用Classification.exe测试时准确率让我大跌眼镜,竟然不到50%。即使蒙也不至于这么低吧?网上查了一些资料,很多人遇到这样的问题,大家也提供了很多解决方案,可都没解决。于是乎,决定花点时间彻底查清原因。这里把原因及解决方案分享给大家,避免大家和我一样花了很多时间查这个问题。
      先来说明一下我的应用背景,如和我的不一样的可能不适用。我的输入是RGB图像,分8类,请对号入座哈~~
      还有好多工作要做,直接上原因吧。训练时与用classification测试对图像的预处理方式不一样。训练时时是原图各个图通对应减去平均图像的channel,而用classification时是对平均图像merge后计算mean值,在用原图减去这个平均值。前者是平均值一个RGB图像,后者是一个值,所以就不一样啦~~~
      解决方案就是把两种测试方法在均值处理上统一即可。
     (就这样啦,没时间写的更详细一点)
       查看全部
      初次尝试用AlexNet训练,结果准确率90%+,以为可以马上交任务了,可是......,用Classification.exe测试时准确率让我大跌眼镜,竟然不到50%。即使蒙也不至于这么低吧?网上查了一些资料,很多人遇到这样的问题,大家也提供了很多解决方案,可都没解决。于是乎,决定花点时间彻底查清原因。这里把原因及解决方案分享给大家,避免大家和我一样花了很多时间查这个问题。
      先来说明一下我的应用背景,如和我的不一样的可能不适用。我的输入是RGB图像,分8类,请对号入座哈~~
      还有好多工作要做,直接上原因吧。训练时与用classification测试对图像的预处理方式不一样。训练时时是原图各个图通对应减去平均图像的channel,而用classification时是对平均图像merge后计算mean值,在用原图减去这个平均值。前者是平均值一个RGB图像,后者是一个值,所以就不一样啦~~~
      解决方案就是把两种测试方法在均值处理上统一即可。
     (就这样啦,没时间写的更详细一点)
      

Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (5 vs. 3) Inc

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hukongtao 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 308 次浏览 • 2017-08-29 10:30 • 来自相关话题

caffe分类图片,训练结果的test accuracy与用C++接口的单张图片分类结果严重不符

yulian99 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 413 次浏览 • 2017-08-22 09:58 • 来自相关话题

一般的识别分类,网络要做多少层

陶潜水 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 370 次浏览 • 2017-08-17 15:53 • 来自相关话题

训练时样本有什么要求?

陶潜水 回复了问题 • 2 人关注 • 2 个回复 • 236 次浏览 • 2017-08-16 11:14 • 来自相关话题

下载的imagenet的train图片不全,txt需不需要修改?

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c408550969 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 259 次浏览 • 2017-08-11 10:58 • 来自相关话题