li_yuanyuan

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https://github.com/yuanyuanli85

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你可以参照图像分割的project来做,一般是用两个lmdb,在prototxt里边定义两个data layer.   如下 layer{   top: "image"   source:  image_lmdb }   layer{   ...

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建议推荐使用intel加速后的caffe,https://github.com/intel/caffe,backend那边是用MKLDnn和OpenMP来加速的,应该是SSE/AVX最优的版本了。

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caffe似乎并没有这方面的支持。但是小米最新开源的MACE有相关的支持, 比如layer的 混淆以及转化成code [url]https://mace.readthedocs.io/en/latest/user_guide/advanced_usage.ht...

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如果你的训练集都有水印的话,你train出来的网络可能会关注到这些水印上面,而不是去理解图片了,这样一般来说问题挺大的。

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  • 2008 年 就读于浙江大学 信息学院
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  • 2011 - 2018 就职于Intel 担任 计算机软、硬件/互联网/IT
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