关于caffe中的solver: cafffe中的sover的方法都有: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov's Accelerated Gradient (type: "Nes…

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:…

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…

pool层,其中ceil是向上取整函数 卷积层:…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具体网上搜索. caffe中batchNorm层是通过BatchNorm+Scale实现的,但是默认没有bias.torch中的BatchNorm层使用函数SpatialBatchNormalization实现,该函数中有weight和bias. 如下代码: local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialBatch…

如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1" type: CONVOLUTION bottom: "data" top: "conv1" blobs_lr:…

1.TCP/IP中链路层的附加数据是什么 在用wireshark打开报文时,链路层显示的Trailer数据就是附加数据,如图 2.如何产生 1.例如以太网自动对小于64字节大小的报文进行填充(未实验). 2.使用链路层套接字写数据时,实际数据大小 > (ip头标示报文大小 + 链路层头部) 3.生存周期 测试:使用套接字发送带Trailerr数据的报文,看收端是否可以收到. IP层SOCK_RAW套接字 1.内网 可以携带Trailerr数据 2.外网 丢包(路由器所为?) 链路层SOCK_PA…

caffe中大多数层用C++写成. 但是对于自己数据的输入要写对应的输入层,比如你要去图像中的一部分,不能用LMDB,或者你的label 需要特殊的标记. 这时候就需要用python 写一个输入层. 如在fcn 的voc_layers.py 中 有两个类: VOCSegDataLayer SBDDSegDataLayer 分别包含:setup,reshape,forward, backward, load_image, load_label. 不需要backward 没有参数更新. import…

在卷积神经网络中.常见到的激活函数有Relu层 layer { name: "relu1" type: "ReLU" bottom: "pool1" top: "pool1" }其中可选参数为:negative_slope:默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化,如果设置了这个值,那么数据为负数时,就不再设置为0,而是用原始数据乘以negative_slope relu层有个很大的特点:bottom(输入)和top(输出)一…

一直以来,对PCB中各层,比如:solder层.paste层.Top overlay层等等这些一知半解.今天仔细看了下,向大家介绍一下,有不对的地方还请指正. 1.mechanical机械层是定义整个PCB板的外观的,其实我们在说机械层的时候就是指整个PCB板的外形结构.禁止布线层是定义我们在布电气特性的铜时的边界,也就是说我们先定义了禁止布线层后,我们在以后的布过程中,所布的具有电气特性的线是不可能超出禁止布线层的边界.  topoverlay和bottomoverlay是定义顶层和底的丝印字…

1X1卷积层的作用: 1.实现跨通道的交互和信息整合.2.进行卷积核通道数的降维和升维.3.就是可以在保持feature map 尺寸不变(即不损失分辨率)的前提下大幅增加非线性特性,把网络做得很deep. 参考网址: https://www.zhihu.com/question/56024942 https://blog.csdn.net/u014114990/article/details/50767786…

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的…

本文以CaffeNet为例: 1. train_val.prototxt  首先,train_val.prototxt文件是网络配置文件.该文件是在训练的时候用的. 2.deploy.prototxt 该文件是在测试时使用的文件. 区别: 首先deploy.prototxt文件都是在train_val.prototxt文件的基础上删除了一些东西,所形成的. 由于两个文件的性质,train_val.prototxt文件里面训练的部分都会在deploy.prototxt文件中删除. 在train_v…

在机器学习领域,通常假设训练数据与测试数据是同分布的,BatchNorm的作用就是深度神经网络训练过程中, 使得每层神经网络的输入保持同分布. 原因:随着深度神经网络层数的增加,训练越来越困难,收敛越来越慢.对于Sigmod激活函数,这意味着输入通 常落在了两端. BN的作用:将每层的输入变为标准正态分布,经过BN拉伸后,使得激活值大部分落入非线性函数的线性区内,其对 应的导数远离饱和区,加快收敛. 参考:http://blog.csdn.net/malefactor/article/detai…

一. 卷积层的作用简单介绍 卷积层是深度神经网络中的一个重要的层,该层实现了局部感受野.通过这样的局部感受野,能够有效地减少參数的数目. 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的. 至于是怎样前传和反传的原理能够參考Notes on Convolutional Neural Networks.详细请百度或者谷歌,就可以下载到. Caffe中的master分支已经将vision_layers.hpp中的各个层分散到layers中去了.因此假设你是主分支的代码.请在include…

1. batch norm 输入batch norm层的数据为[N, C, H, W], 该层计算得到均值为C个,方差为C个,输出数据为[N, C, H, W]. <1> 形象点说,均值的计算过程为: (1) 即对batch中相同索引的通道数取平均值,所以最终计算得到的均值为C个,方差的计算过程与此相同. <2> batch norm层的作用: a. 均值:(2) b. 方差:(3) c. 归一化:(4) 2. caffe中batch_norm_layer.cpp中的LayerSe…

Action/Service/DAO简介: Action是管理业务(Service)调度和管理跳转的. Service是管理具体的功能的. Action只负责管理,而Service负责实施. DAO只完成增删改查,虽然可以1-n,n-n,1-1关联,模糊.动态.子查询都可以.但是无论多么复杂的查询,dao只是封装增删改查.至于增删查改如何去实现一个功能,dao是不管的. 总结这三者,通过例子来解释: Action像是服务员,顾客点什么菜,菜上给几号桌,都是ta的职责: Service是厨师,ac…

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初…

caffe的数据层layer中再载入数据时,会先要对数据进行预处理.一般处理的方式有两种: 1. 使用均值处理 transform_param { mirror: true crop_size: mean_file: "/media/mn_mean.binaryproto" } data_param { source: "/medi/mn_train_db" batch_size: backend: LMDB } 2.采用将数据乘以 1/255 使其值在0-1之间.…

caffe默认使用的数据格式为lmdb文件格式,它提供了把图片转为lmdb文件格式的小程序,但是呢,我的数据为一维的数据,我也要分类啊,那我怎么办?肯定有办法可以转为lmdb文件格式的,我也看了一些源代码,好像是把我们的数据变为Datum的格式(这是一个用google protocol buffer搞的一个数据结构类),然后再把它存为lmdb文件.在Datum里面,label为Int类型,要是我们label为符点数,我还怎么用??(不过看到Datum里面有个float_data的东西,怎么用啊,…

下面是基于我自己的接口,我是用来分类一维数据的,可能不具通用性: (前提,你已经编译了caffe的python的接口) 添加 caffe塻块的搜索路径,当我们import caffe时,可以找到. 对于这一步,一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加$PYTHONPATH中去,如可以把 export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 写到 .bashrc中.而下面的做法,只是临时的做法哦: improt sys #sys.…

忽然发现,对solder和paste,layer和plane这两对有些糊涂了,摘录网络中的文章如下: [http://www.360doc.com/content/10/0608/15/514342_31955975.shtml] [http://hi.baidu.com/woshishiyanshj/blog/item/a0cb2f39d37f4aeb3a87ced5.html] 1.Signal Layer:信号层.主要用于放置元件和走线,它包括: Top Layer:顶层,一般作为元件层.…

首先这是现在最基本的分层方式,结合了SSH架构.modle层就是对应的数据库表的实体类.Dao层是使用了Hibernate连接数据库.操作数据库(增删改查).Service层:引用对应的Dao数据库操作,在这里可以编写自己需要的代码(比如简单的判断).Action层:引用对应的Service层,在这里结合Struts的配置文件,跳转到指定的页面,当然也能接受页面传递的请求数据,也可以做些计算处理.以上的Hibernate,Struts,都需要注入到Spring的配置文件中,Spring把这些联系…

ASP.NET MVC5中Model层开发,使用的数据注解有三个作用: 数据映射(把Model层的类用EntityFramework映射成对应的表) 数据验证(在服务器端和客户端验证数据的有效性) 数据显示(在View层显示相应的数据) 数据注解相关的命名空间如下: System.ComponentModel.DataAnnotations System.ComponentModel.DataAnnotations.Schema System.Web.Mvc System.Web.Securit…

Service层主要提供的几个作用:1.将业务逻辑层进行封装,对外提供业务服务调用.2.通过外观模式,屏蔽业务逻辑内部方法.3.降低业务逻辑层与UI层的依赖,业务逻辑接口或实现的变化不会影像UI层.4.降低UI层调用的请求次数及数据往返. DTO层主要提供的作用: 在上面的结构中,我们说了Service层的作用,目前还少加入了一层,DTO(数据传输对象层),该层负责屏蔽后端的实体层,将UI层需要的数据进行重新的定义和封装,在实际的业务场景下,后端实现或存储的数据远比用户需要的数据要庞大和复杂,所…

1 Signal layer(信号层) 信号层主要用于布置电路板上的导线.Protel 99 SE提供了32个信号层,包括Top layer(顶层),Bottom layer(底层)和30个MidLayer(中间层). 2 Internal plane layer(内部电源/接地层) Protel 99 SE提供了16个内部电源层/接地层.该类型的层仅用于多层板,主要用于布置电源线和接地线.我们称双层板,四层板,六层板,一般指信号层和内部电源/接地层的数目. 3 Mechanical layer…

简单的说: struts 控制用的 hibernate 操作数据库的 spring用解耦的 详细的说: STRUTS 在 SSH 框架中起控制的作用 , 其核心是 Controller, 即 ActionServlet, 而 ActionServlet 的核心就是 Struts-confi g.xml. 主要控制逻辑关系的处理 . hibernate 是数据持久化层 , 是一种新的对象.关系的映射工具 , 提供了从 Java 类到数据表的映射,也提供了数据查询和恢复等机制 , 大大减少数据访问的…

神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY). 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图最后一层我们得到 的是概率,我们不需要训练及测试阶段的LOSS,ACCURACY层了. 下图是能过$CAFFE_ROOT/python/draw_net.py绘制$CAFFE_ROOT/models/caf…

caffe这个框架设计的比较小巧精妙,它采用了protobuf来作为交互的媒介,避免了繁重的去设计各个语言的接口,开发者可以使用任意语言通过这个protobuf这个媒介,来运行这个框架. 我们这里不过多的去阐述caffe的过往以及未来,只是简单的描述一下,caffe框架中的protobuf的作用,以及它的背后原理. 一般来说cafe.proto中有对应的solve,solve中悠悠Layer,通过prototxt解析生成一个大对象sovle,然后solve底下有一个Layer数组对象,我们所定义…

之前caffe中protobuf的版本是3.5.0,可在ternimal下执行:protoc --version 查看当前protobuf版本. 由于另外安装了Tensorflow之后(也有可能是安装了Anaconda,导致protobuf版本发生变化),默认对protobuf版本进行了变化,变成3.1.0.于是在caffe中make的时候出现错误,错误提示如下: 将protobuf版本改变为3.5.0后即可解决问题.具体解决办法: 首先明确你系统中到底有几个protobuf版本,一般系统下在:…