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机器视觉算法工程师 电子工程硕士

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如果在不同线程调用Caffe,那么GPU加速就不起作用了。正在研究这个问题。

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要提取FC层的N维向量建模实在抽闲,暂时没有相关的能力进行处理。不过发现了一个使CNN泛化能力增强的方法。 采用CNN+SVM,实验发现泛化能力比纯CNN强不少。 详细过程见: http://caffecn.cn/?/question/1910

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问题已经解决了。 只要把训练模型中SoftmaxWithLoss改成HingeLoss即可,其他的不用动。 原理: 我的网络架构是Conv1,Conv2,Conv3,FC1,FC2 FC2到输出的Loss为HingeLoss,即采用最大类间分类平面的原则。 ...

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最新的研究结果,CNN训练之后,得到特征值,用SVM进行分类,效果应该比较好。还在实验中

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xinmiao caffe

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