Caffe

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caffe下自己模型的搭建

Caffe开发使用waiting 发表了文章 • 1 个评论 • 37 次浏览 • 1 天前 • 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??





 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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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


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

在使用caffe做目标检测与识别时,如何直接计算出mAP值。

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使用anaconda2安装第三方包是提示:PackageNotFoundError: Package not found: Conda could not find '

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ImportError: No module named data_layer

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用自己的数据训练py-faster-rcnn时出现问题

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深度学习应用clove 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 342 次浏览 • 2017-01-09 18:08 • 来自相关话题

请问训练完cnn网络,像这种权重图和特征图是怎么弄出来了,怎么会有这么高的分辨率

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综合问题weixing 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 418 次浏览 • 2017-01-07 23:09 • 来自相关话题

caffe下自己模型的搭建

Caffe开发使用waiting 发表了文章 • 1 个评论 • 37 次浏览 • 1 天前 • 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??





 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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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 • 451 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

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