转自https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895. Loss Function softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失 这里以batchsize=1的2分类为例: 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4], 然后计算归一化概率得到[0.5987 0.4013], 假如该图片的label为1,则Loss=-log0.4013=0.9130 可选参数 (1…

转自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895 Loss Function softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失 这里以batchsize=1的2分类为例: 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4], 然后计算归一化概率得到[0.5987 0.4013], 假如该图片的label为1,则Loss=-log0.4013=0.9130 可选参数 (1)…

Sensor整体架构 整体架构说明 黄色部分表示硬件,它要挂在I2C总线上 红色部分表示驱动,驱动注册到Kernel的Input Subsystem上,然后通过Event Device把Sensor数据传到HAL层,准确说是HAL从Event读 绿色部分表示动态库,它封装了整个Sensor的IPC机制,如SensorManager是客户端,SensorService是服务端,而HAL部分是封装了服务端对Kernel的直接访问 蓝色部分就是我们的Framework和Application了,JNI…

proposal_layer层是利用训练好的rpn网络来生成region proposal供fast rcnn使用. proposal_layer整个处理过程:1.生成所有的anchor,对anchor进行4个坐标变换生成新的坐标变成proposals(按照老方法先在最后一层feature map的每个像素点上滑动生成所有的anchor,然后将所有的anchor坐标乘以16,即映射到原图就得到所有的region proposal,接着再用boundingbox regression对每个regi…

总结下来,用generate_anchors产生多种坐标变换,这种坐标变换由scale和ratio来,相当于提前计算好.anchor_target_layer先计算的是从feature map映射到原图的中点坐标,然后根据多种坐标变换生成不同的框. anchor_target_layer层是产生在rpn训练阶段产生anchors的层 源代码: # -------------------------------------------------------- # Faster R-CNN # C…

先上caffe dropout_layer.cpp源码,如下: // LayerSetUp DCHECK(threshold_ > 0.); DCHECK(threshold_ < 1.); scale_ = 1. / (1. - threshold_); // forward void DropoutLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector&…

Android sensor构建 Android4.1 系统内置对传感器的支持达13种,他们分别是:加速度传感器(accelerometer).磁力传感器(magnetic field).方向传感器(orientation).陀螺仪(gyroscope).环境光照传感器(light).压力传感器(pressure).温度传感器(temperature)和距离传感器(proximity)等. Android实现传感器系统包括以下几个部分: java层 JNI层 HAL层 驱动层 各部分之间架构图如…

https://blog.csdn.net/u012273127/article/details/78701161…

void Solver<Dtype>::UpdateSmoothedLoss(Dtype loss, int start_iter, int average_loss) { if (losses_.size() < average_loss) { losses_.push_back(loss); int size = losses_.size(); smoothed_loss_ = (smoothed_loss_ * (size - ) + loss) / size; } else {…

Part1:caffe的ImageData层 ImageData是一个图像输入层,该层的好处是,直接输入原始图像信息就可以导入分析. 在案例中利用ImageData层进行数据转化,得到了一批数据. 但是笔者现在还有几个问题, 这个ImageData只能显示一个batch的图像信息,不能在同一案例循环使用的是吧? L.ImageData之后的数据,可以直接用于框架的输入数据吗?(待尝试) . 一.官方文档中的使用 在案例<Fine-tuning a Pretrained Network for S…