caffe的layer层是靠INSTANTIATE_CLASS和REGISTER_LAYER_CLASS来进行对各个层类进行处理的。每一个layer都是继承基类Layer的,其中BaseDataLayer是输入数据的基类,从这个类继承的主要是:
这个图可以很好的看到这些layer的继承关系,整个layer层的结构非常清晰,使用抽象工厂的方式构建整个layer层,然后刚才的宏将layer注册成...
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2015-07-03 12:27:10
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转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543CNNs是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法。它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高一般前向BP算法的训练性能。在CNN中,图像的一小部分(局部感受区域)作为层级结构的最低层的输入,...
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2015-07-02 13:34:35
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转载http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/6307c0d0363170e73cc2cb65个人阅读的Deep Learning方向的paper整理,分了几部分吧,但有些部分是有交叉或者内容重叠,也不必纠结于这属于DNN还是CNN之类,个人只是大致分了个类。目前只整理了...
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2015-07-01 22:02:46
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vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟googlenet不同的是,vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,尤其是跟alexnet框架非常像,vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征,可以看做和alexnet一样总共8个part。根据前5个卷积group,每个group中的不同配置,vgg论文中给出了A~E这五种配置,卷积层数从8到16递增。从论文中可以看到从8到16随着卷积层的一步步加深,貌...
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2015-07-01 20:40:47
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Google研究员Ilya Sutskever:成功训练LDNN的13点建议摘要:本文由Ilya Sutskever(Google研究员、深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生、DNNresearch联合创始人)所写,讲述了有关深度学习的见解及实用建议,包括深度学习为什么强大,如何强大,以...
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2015-06-30 21:34:56
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为了测试caffe,准备了一堆图片准备测试。前面进行了重命名的操作准备,现在需要将文件名全部读取出来生成txt作为标签使用。此过程用到了find命令和sed命令。先看效果图当然还有后续处理,就是在所有文件名后打上标签序号,这个就是sed命令的作用了,此处我也做成了sh文件,方便使用,代码如下,自行参考修改使用吧。
> 自己写的create_filelist.sh文件,如下train_file=tes...
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2015-06-30 15:05:53
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引入随着深度学习的出现,CV领域突破很多,甚至掀起了一股CV界的创业浪潮,当次风口浪尖之时,Google岂能缺席。贡献出FaceNet再刷LFW上人脸验证的效果新高
FaceNet与其他的深度学习方法在人脸上的应用不同,并没有用传统的softmax的方式去进行分类学习,然后抽取其中某一层作为特征,而是直接进行端对端学习一个从图像到欧式空间的编码方法,然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类。...
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2015-06-29 22:15:38
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深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片?深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速。同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一...
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2015-06-29 21:51:50
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这两天有兴致装了下caffe,感受下这个框架。
但是在这个过程中遇到很多问题,我把碰到的问题和解决方案写下,便于后人快速上手。
compute_image_mean.exe 编译出来后,执行数据变换时,出现下图的情况。
随后,迅速到网上查找相关信息。
看到了下面这篇博客,关于leveldb 的
http://blog.csdn.net/cywosp/artic...
从人人上转过来的 前言:本文翻译自deeplearning网站,主要综述了一些论文、算法已经工具箱。 ? 引言:神经网络(Neural?Network)与支持向量机(Support?Vector?Machines,SVM)是统计学习的代表方法。可以认...
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2015-06-29 10:19:47
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