li_yuanyuan

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{ ...

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。

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...

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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