Caffe

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Cedric

Cedric 回答了问题 • 2017-08-09 18:32 • 4 个回复 不感兴趣

C++提取的特征和python提取的不同?

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自问自答一下吧。
提取的feature不同应该是因为crop的原因,用c++提特征会进行中心crop,用Python提特征不进行crop而是直接resize,这些在Caffe源码 data_transformer.cpp 里面可以看到。c++提feature会... 显示全部 »
自问自答一下吧。
提取的feature不同应该是因为crop的原因,用c++提特征会进行中心crop,用Python提特征不进行crop而是直接resize,这些在Caffe源码 data_transformer.cpp 里面可以看到。c++提feature会进行TEST的forward过程,因此是中心crop,如果是TRAIN,则是随机crop。
if (crop_size) {
CHECK_EQ(crop_size, height);
CHECK_EQ(crop_size, width);
// We only do random crop when we do training.
if (phase_ == TRAIN) {
h_off = Rand(img_height - crop_size + 1);
w_off = Rand(img_width - crop_size + 1);
} else {
h_off = (img_height - crop_size) / 2;
w_off = (img_width - crop_size) / 2;
}
cv::Rect roi(w_off, h_off, crop_size, crop_size);
cv_cropped_img = cv_img(roi);
} else {
CHECK_EQ(img_height, height);
CHECK_EQ(img_width, width);
}

CHECK(cv_cropped_img.data);
对于Python特征比c++好那也可以理解了,因为中心crop丢掉了部分图片,也就丢掉了一些信息,而直接resize则保留了图片的整体信息。

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Due to the small input size, no spatial pooling or downsampling is performed.
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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??





 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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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


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

支持最新版cudnn的faster-rcnn 欢迎fork

深度学习应用xmyqsh 发表了文章 • 1 个评论 • 991 次浏览 • 2016-11-11 18:40 • 来自相关话题

 支持最新版cudnn的faster-rcnn  欢迎fork
 
https://github.com/xmyqsh/py-faster-rcnn

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