http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2011/12/18/2292090.html…

小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果.这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L-Softmax,据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率.更重要的是,小喵觉得这个方法和DeepID2并不冲突,如果二者可以互补,或许单model达到99%+将不是梦想. 再次推销一下~ 小喵的博客网址是: http://www.miaoerduo.com 博客原文:  http://…

小喵的唠叨话:这次的博客,真心累伤了小喵的心.但考虑到知识需要巩固和分享,小喵决定这次把剩下的内容都写完. 小喵的博客:http://www.miaoerduo.com 博客原文: http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的deepid2实现(下).html ‎ 四.数据的重整,简单的划分 前面的Data层用于生成成对的输入数据,Normalization层,用于将feature归一化,那么之后是不是就可以使用ContrastiveLoss层进…

小喵的唠叨话:我们在上一篇博客里面,介绍了Caffe的Data层的编写.有了Data层,下一步则是如何去使用生成好的训练数据.也就是这一篇的内容. 小喵的博客:http://www.miaoerduo.com 博客原文:http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的deepid2实现(中).html 二.精髓,DeepID2 Loss层 DeepID2这篇论文关于verification signal的部分,给出了一个用于监督verificatio…

如何在Caffe中增加一层新的Layer呢?主要分为四步: (1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中增加对应layer的paramter message: (2)在./include/caffe/***layers.hpp中增加该layer的类的声明,***表示有common_layers.hpp, data_layers.hpp, neuron_layers.hpp, vision_layers.hpp 和loss_layers.hpp等: (3)在./src/c…

我看的一下午才明白的,因为吧,我之前都是不知道与boost::thread相关的任何知识,然后开始看各种资料啊... 妈的,我就是一个小白,没一点基础的.. 总的来说:blocking_queue实现一个阻塞队列,它利用了生成者与消费者的设计模式,怎么说呢?. 首先吧,你要有一个queue(队列,c++里的一种容器),对它的操作有push与pop. push即向队列里压入数据,相当于一个生产者,然后呢,pop把数据弹出队列,相当于一个消费者..但是呢,生产者与消费者的速度可能不一样(即push与…

Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库,采样c++和CUDA实现,具有速度快,模型定义方便等优点.学习了几天过后,发现也有一个不方便的地方,就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口.Caffe的数据层可以从数据库(支持leveldb.lmdb.hdf5).图片.和内存中读入.我们要在程序中使用,当然得从内存中读入.参见http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html#data-layers和MemoryDataLay…

dataLayer作为整个网络的输入层, 数据从leveldb中取. leveldb的数据是通过图片转换过来的. 网络建立的时候. datalayer主要是负责设置一些參数,比方batchsize.channels,height.width等. 这次会通过读leveldb一个数据块来获取这些信息. 然后启动一个线程来预先从leveldb拉取一批数据.这些数据是图像数据和图像标签. 正向传播的时候, datalayer就把预先拉取好数据复制到指定的cpu或者gpu的内存. 然后启动新线程再预先拉取…

最近实验当中借鉴了FPN网络,由于FPN网络对图片shape有要求,采用了两种方式,其一是在data_layer.cpp中,对原图进行padding操作:其二是需要对特征图进行类似crop操作,使得两者进行eltwise操作的时候shape是一致的. 简单说一下添加padding的操作,在data_layer.cpp的DataSetup()和load_batch()函数中添加: //cv_img是读入的原图像,ext_img是填充pad的图像 //extRows,extCols是填充的行和列,具…

参考赵永科的博客,这里我们实现一个新 Layer,名称为 AllPassLayer,顾名思义就是全通 Layer,“全通”借鉴于信号处理中的全通滤波器,将信号无失真地从输入转到输出. 虽然这个 Layer 并没有什么卵用,但是在这个基础上增加你的处理是非常简单的事情.另外也是出于实验考虑,全通层的 Forward/Backward 函数非常简单不需要读者有任何高等数学和求导的背景知识.读者使用该层时可以插入到任何已有网络中,而不会影响训练.预测的准确性. 首先,要把你的实现,要像正常的 Laye…