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code里面设置600和1000是考虑GPU显存的大小来设置的
同意楼上的观点，或者你可以试试直接使用bn来归一化data，这样就不需要均值文件了
github上搜下基于caffe的图像分割的源码，然后改起来
目前常用的是3x3,filter number随着网络层数的增加而增加，参见vgg，其他的network都有作者的意愿加在里面，比如inception中用两个3x3代表是感受野为5x5，所以个数也和你所做的任务有关
用python layer来定义，参考faste rcnn中的写法，或者自己改写data_layer
1978 次浏览 • 4 个关注 • 2016-02-16
5336 次浏览 • 14 个关注 • 2016-02-16
2017-06-09 pbypby 回答了问题, fast-rcnn里的 the shortest side 600 究竟什么意思？
2017-03-28 pbypby 回答了问题, 请问是不是只有样本是彩色图像的时候才会需要均值文件？？
2017-03-25 pbypby 回答了问题, 如何利用caffe构建CNN网络做图像的分割？
2017-03-25 pbypby 回答了问题, cnn网络中kernels的个数怎么确定？有什么关系
2017-01-18 pbypby 回答了问题, Caffe如何实现每个mini-batch中获取特定数目的正负样本？
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