transform_param 里的 scale有什么用?

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c408550969 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 361 次浏览 • 2017-09-20 15:22 • 来自相关话题

caffe如何使用data argument?

c408550969 回复了问题 • 2 人关注 • 2 个回复 • 302 次浏览 • 2017-09-18 18:42 • 来自相关话题

caffe 的crop默认是center crop吗?

陶潜水 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 330 次浏览 • 2017-09-18 09:22 • 来自相关话题

pvanet网络怎么检测视频? 如SSD有个检测视频demo

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caocao 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 413 次浏览 • 2017-09-15 15:37 • 来自相关话题

pvanet训练自己的数据集生成压缩版(comp)的model的方法

目标识别caocao 回复了问题 • 3 人关注 • 1 个回复 • 1508 次浏览 • 2017-09-15 15:34 • 来自相关话题

如何将图片的最短边调整为256?

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c408550969 发起了问题 • 2 人关注 • 0 个回复 • 248 次浏览 • 2017-09-14 18:57 • 来自相关话题

总是找不到include下的文件

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c408550969 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 186 次浏览 • 2017-09-13 16:30 • 来自相关话题

ubuntu14.04+caffe+matlab+cpu 运行Faster rcnn的问题

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目标识别xuell 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 364 次浏览 • 2017-09-12 18:54 • 来自相关话题

faster rcnn添加ROI_pooling_layer的问题

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目标识别xuell 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 450 次浏览 • 2017-09-12 18:39 • 来自相关话题

训练开始后loss值不变化

人工智能学者 回复了问题 • 7 人关注 • 5 个回复 • 2846 次浏览 • 2017-09-12 11:16 • 来自相关话题

make runtest报错,请问如何解决

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ciel咖啡小白 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 213 次浏览 • 2017-09-11 10:36 • 来自相关话题

1-crop 10-crop是什么意思?

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图像分类c408550969 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 382 次浏览 • 2017-09-10 12:37 • 来自相关话题

添加新层报错,如何解决啊

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ciel咖啡小白 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 207 次浏览 • 2017-09-10 10:20 • 来自相关话题

imagenet迭代次数的问题

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图像分类c408550969 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 211 次浏览 • 2017-09-10 09:25 • 来自相关话题

imagenet数据集accuracy很低

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图像分类c408550969 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 330 次浏览 • 2017-09-09 16:51 • 来自相关话题

训练结果准确率很高,但是用Classification分类结果却很低

图像分类liuyi000 发表了文章 • 6 个评论 • 730 次浏览 • 2017-06-06 15:10 • 来自相关话题

      初次尝试用AlexNet训练,结果准确率90%+,以为可以马上交任务了,可是......,用Classification.exe测试时准确率让我大跌眼镜,竟然不到50%。即使蒙也不至于这么低吧?网上查了一些资料,很多人遇到这样的问题,大家也提供了很多解决方案,可都没解决。于是乎,决定花点时间彻底查清原因。这里把原因及解决方案分享给大家,避免大家和我一样花了很多时间查这个问题。
      先来说明一下我的应用背景,如和我的不一样的可能不适用。我的输入是RGB图像,分8类,请对号入座哈~~
      还有好多工作要做,直接上原因吧。训练时与用classification测试对图像的预处理方式不一样。训练时时是原图各个图通对应减去平均图像的channel,而用classification时是对平均图像merge后计算mean值,在用原图减去这个平均值。前者是平均值一个RGB图像,后者是一个值,所以就不一样啦~~~
      解决方案就是把两种测试方法在均值处理上统一即可。
     (就这样啦,没时间写的更详细一点)
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      初次尝试用AlexNet训练,结果准确率90%+,以为可以马上交任务了,可是......,用Classification.exe测试时准确率让我大跌眼镜,竟然不到50%。即使蒙也不至于这么低吧?网上查了一些资料,很多人遇到这样的问题,大家也提供了很多解决方案,可都没解决。于是乎,决定花点时间彻底查清原因。这里把原因及解决方案分享给大家,避免大家和我一样花了很多时间查这个问题。
      先来说明一下我的应用背景,如和我的不一样的可能不适用。我的输入是RGB图像,分8类,请对号入座哈~~
      还有好多工作要做,直接上原因吧。训练时与用classification测试对图像的预处理方式不一样。训练时时是原图各个图通对应减去平均图像的channel,而用classification时是对平均图像merge后计算mean值,在用原图减去这个平均值。前者是平均值一个RGB图像,后者是一个值,所以就不一样啦~~~
      解决方案就是把两种测试方法在均值处理上统一即可。
     (就这样啦,没时间写的更详细一点)
      

关于图像识别test准确率很高,但是用classification进行单张图像分类识别时准确率不高的问题

张小椰 回复了问题 • 6 人关注 • 4 个回复 • 1537 次浏览 • 2017-09-07 21:25 • 来自相关话题

用faster-rcnn跑自己的数据,最后跑demo.py的时候没有显示出图片和它的标注框

目标识别xuell 回复了问题 • 3 人关注 • 4 个回复 • 820 次浏览 • 2017-09-06 20:15 • 来自相关话题

关于SSD,YOLO2等目标检测数据迁移的问题

目标识别陶潜水 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 625 次浏览 • 2017-09-04 11:00 • 来自相关话题

在windows下生成的lmdb文件夹能在linux下使用吗?

目标识别陶潜水 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 247 次浏览 • 2017-09-01 08:55 • 来自相关话题