caffe.proto中定义message ConvolutionParameter,为什么在定义网络结构的prototxt文件中使用convolution_param关键字?

卜居2016 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 137 次浏览 • 2017-07-11 07:41 • 来自相关话题

caffe matlab接口train和test时出错

青枫桥影 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 211 次浏览 • 2017-07-10 22:46 • 来自相关话题

caffe下安装Python接口依赖包出错

青枫桥影 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 148 次浏览 • 2017-07-10 22:38 • 来自相关话题

caffe加层,调试出错

回复

卞龙鹏 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 183 次浏览 • 2017-07-07 21:22 • 来自相关话题

在安装caffe-ssd编译的时候出现问题

回复

ma3252788 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 152 次浏览 • 2017-07-03 16:41 • 来自相关话题

Caffe的训练过程中的数据类型是什么?

回复

hpcka 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 136 次浏览 • 2017-06-28 17:24 • 来自相关话题

执行地一个例子: 遇到convert_mnist_data.bin: not found

AliexKen 回复了问题 • 2 人关注 • 2 个回复 • 599 次浏览 • 2017-06-26 14:53 • 来自相关话题

第8.1节编译时中断

回复

liuyuhang13 回复了问题 • 1 人关注 • 2 个回复 • 179 次浏览 • 2017-06-16 16:59 • 来自相关话题

Lenet-5模型在caffe下的实现

回复

waiting 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 206 次浏览 • 2017-06-15 11:48 • 来自相关话题

关于caffe中用mnist训练lenet例子中输入数据迭代次数的问题

alex68 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 222 次浏览 • 2017-06-15 01:06 • 来自相关话题

编译caffe时候抛出的错误

ma3252788 回复了问题 • 3 人关注 • 3 个回复 • 5510 次浏览 • 2017-06-13 00:02 • 来自相关话题

深度学习21天实战caffe,第8天测试程序编译问题

fipan 回复了问题 • 7 人关注 • 8 个回复 • 2288 次浏览 • 2017-06-10 19:19 • 来自相关话题

ssd的priorbox是什么意思?

joshua_1988 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 1071 次浏览 • 2017-06-09 11:43 • 来自相关话题

《21天caffe》书中295页学习曲线画不出来

jimohanqiu 回复了问题 • 5 人关注 • 5 个回复 • 1250 次浏览 • 2017-06-05 21:47 • 来自相关话题

101层深度残差网络维度计算问题

回复

xhq11 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 188 次浏览 • 2017-06-05 14:16 • 来自相关话题

二分类问题用SigmoidCrossEntropyLoss和SoftmaxWithLoss均报错

popper0912 回复了问题 • 3 人关注 • 1 个回复 • 885 次浏览 • 2017-05-31 10:07 • 来自相关话题

训练缩减版的VGG-8作为微调材料,读取数据阶段为何频频“迷之卡死”

rtft667r5 回复了问题 • 6 人关注 • 6 个回复 • 1392 次浏览 • 2017-05-27 23:03 • 来自相关话题

caffe下自己模型的搭建

waiting 发表了文章 • 3 个评论 • 218 次浏览 • 2017-05-27 18:40 • 来自相关话题

论文中有这么一段描述:
Due to the small input size, no spatial pooling or downsampling is performed.
Starting from the first layer, the input image is convolved with 96 filters of size
9 × 9, resulting in a map of size 16 × 16 (to avoid boundary effects) and 96
channels. The 96 channels are then pooled with maxout in group of size g = 2,
resulting in 48 channels.




其中The 96 channels are then pooled with maxout in group of size g = 2,
resulting in 48 channels.对应虚线圆圈中的图本人比较困惑,请问要怎么实现呢?是下图的方法实现吗??





 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
  查看全部
论文中有这么一段描述:
Due to the small input size, no spatial pooling or downsampling is performed.
Starting from the first layer, the input image is convolved with 96 filters of size
9 × 9, resulting in a map of size 16 × 16 (to avoid boundary effects) and 96
channels. The 96 channels are then pooled with maxout in group of size g = 2,
resulting in 48 channels.
图片1.jpg

其中The 96 channels are then pooled with maxout in group of size g = 2,
resulting in 48 channels.对应虚线圆圈中的图本人比较困惑,请问要怎么实现呢?是下图的方法实现吗??
P70527-182534.jpg


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

在使用caffe做目标检测与识别时,如何直接计算出mAP值。

grubby 回复了问题 • 4 人关注 • 2 个回复 • 1072 次浏览 • 2017-05-27 10:52 • 来自相关话题

通过脚本来实现caffe的前向传播以达到提速的效果?

wqvbjhc 回复了问题 • 2 人关注 • 2 个回复 • 249 次浏览 • 2017-05-27 09:55 • 来自相关话题