在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层.卷积操作层.pooling层.非线性变换层.内积运算层.归一化层.损失计算层等:本篇主要介绍loss层 1. loss层总述 下面首先给出全loss层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" //loss fucntion的类型 bottom: &qu…

首先要在caffe.proto中的LayerParameter中增加一行optional FocalLossParameter focal_loss_param = 205;,然后再单独在caffe.proto中增加 message FocalLossParameter{  optional float gamma = 1 [default = 2];                        optional float alpha = 2 [default = 0.25];  }    …

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…

caffe添加python数据层(ImageData) 在caffe中添加自定义层时,必须要实现这四个函数,在C++中是(LayerSetUp,Reshape,Forward_cpu,Backward_cpu),在python 中是(setup,reshape,forward_cpu,backword_cpu). prototxt layer { name: "data" type: "Python" top: "data" top: "…

(1) softmax loss <1> softmax loss的函数形式为:     (1) zi为softmax的输入,f(zi)为softmax的输出. <2> softmax loss对其输入zj求导:      (2) 如果j==k,则zk是变量,否则zj是变量. 和的导数等于导数的和,对和中某个元素求导的话有: (2) softmax_loss_layer.cpp中的Forward_cpu()函数: template <typename Dtype> vo…

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm…

在训练一个小的分类网络时,发现加上BatchNorm层之后的检索效果相对于之前,效果会有提升,因此将该网络结构记录在这里,供以后查阅使用: 添加该层之前: layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: decay_mult: } param { lr_mult: decay_mult: } convo…

在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层.卷积操作层.pooling层.非线性变换层.内积运算层.归一化层.损失计算层等:本篇主要介绍pooling层 1. Pooling层总述 下面首先给出pooling层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "pool1" //该层的名称 type: "Pooling" //该层的类型 bottom: "…

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…

通俗易懂理解卷积 图示理解神经网络的卷积 input: 3 * 5 * 5 (c * h * w) pading: 1 步长: 2 卷积核: 2 * 3 * 3 * 3 ( n * c * k * k ) output: 2 * 3 * 3 ( c * h * w ) 如下图所示:  深入理解卷积 首先需要理解caffe里面的im2col和col2im 然后 卷积层 其实和 全连接层 差不多了 理解im2col 图示理解im2col input: 3 * 4 * 4 ( c * h * w )…

1.编写.h和.cpp .cu文件 将.hpp文件放到路径caffe-windows\caffe-master\include\caffe\layers下 将.cpp文件和.cu放到路径caffe-windows\caffe-master\src\caffe\layers下 修改caffe-windows\caffe-master\src\caffe\proto\caffe.proto,需要修改两处1.找到 LayerParameter 描述,增加一项: message LayerParamet…

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L…

关于triplet loss的原理.目标函数和梯度推导在上一篇博客中已经讲过了.详细见:triplet loss原理以及梯度推导.这篇博文主要是讲caffe下实现triplet loss.编程菜鸟.假设有写的不优化的地方,欢迎指出. 1.怎样在caffe中添加新的layer 新版的caffe中添加新的layer.变得轻松多了.概括说来.分四步: 1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中添加 相应layer的paramter message. 2)在./include/…

http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/52529341 将这篇博客所讲进行了实现 1.LayerParameter也在caffe.proto文件中 2.头文件直接复制博客的,命名为image_scale_layer.hpp,然后放在caffe/include/caffe/layers下 3.实现文件也是直接复制博客的,命名为image_scale_layer.cpp,放在caffe/src/caffe/layers下 4.制作minist的l…

在Fully Convolutional Networks(FCN)中,会用到Crop 层,他的主要作用是进行裁切.下面我们举一个例子来说明如何使用Crop 层. Caffe中的数据是以 blobs形式存在的,blob是四维数据,即 (Batch size, number of Chennels, Height, Width)=(N, C, H, W).---(0,1,2,3) Crop层的输入(bottom blobs)有两个,让我们假设为A和B,输出(top)为C. A是要进行裁切的bott…

首先修改src/caffe/proto/下的caffe.proto,修改好后需要编译 然后修改include/caffe/layers/logwxl_layer.hpp 然后修改src/caffe/layers/logwxl_layer.cpp和logwxl_layer.cu 最后make all ,make test ,make runtest 在make runtest的时候,卧槽有一个错误,好像是没有updateV1parameter什么的,但是不影响最后的训练…

下载caffe-local,解压缩; 修改makefile.config:我是将cuudn注释掉,去掉cpu_only的注释; make all make test(其中local_test出错,将文件中gpu部分注释掉即可) make runtest 将python路径在.bashrc中更改: export PYTHONPATH=/home/crw/caffe-local/python:$PYTHONPATH source .bashrc 或者直接vi .bashrc,在文件中更改; make…

1. 首先是提取 训练日志文件; 2. 然后是matlab代码: clear all; close all; clc; log_file = '/home/wangxiao/Downloads/43_attribute_baseline.log'; fid = fopen(log_file, 'r'); fid_accuracy = fopen('/home/wangxiao/Downloads/output_accuracy.txt', 'w'); fid_loss = fopen('/hom…

Eltwise层的操作有三个: 1. PROD(product):按元素乘积 2. SUM:按元素求和(默认操作) 3. MAX:保存元素大者…

从狭义角度上来理解数据层就是数据库,比较广义的理解来看数据库.远程数据.文件等都可以看做数据层.项目初期的时候一般单一的数据库就可以了,随着流量的增大就要对数据层做很多的改进,例如增加从库分散读压力,使用kv缓存增加系统性能,又或者使用分布式服务这样就会涉及到到远程数据调用.这么多东西该怎么整呢?项目好像越来越乱了. 当涉及的东西多了,如果没有良好的项目结构就会导致项目层次越来越乱,很容易出问题.下面就分享一下在yaf中数据层设计经验.分为如下: 数据抽象层DAO 数据库Mysql KV缓存Re…

接上一篇文章,这里给出配置caffe后编译matlab接口的方法.(参考:<深度学习 21天实战Caffe 第16天 Caffe可视化方法>) 1.将Matlab目录更新至Caffe的Makefile.config 2.编译 make matcaffe 一般情况下会出错: 此时在网络上一般的解决方法是将gcc的版本降低为4.7,但在本环境中这个方法并不能解决这个问题.本文解决方法是: 1)修改caffe根目录下的Makefile,在“CXXFLAGS += -MMD -MP”下添加: CXXF…

http://blog.csdn.net/terrenceyuu/article/details/76228317 #作用:在不改变数据的情况下,改变输入的维度 layer { name: "reshape" type: "Reshape" bottom: "input" top: "output" reshape_param { shape { dim: 0 # copy the dimension from below d…

0.@Controller注解 作用:通过@Controller注解,注明该类为controller类,即控制器类,需要被spring扫描,然后注入到IOC容器中,作为Spring的Bean来管理,这样,Spring就能找到Controller类,通过@RequestMapping注解处理对应的请求. 1.@RequestMapping注解 作用:通过@RequestMapping注解可以定义不同的处理器映射规则. 1.1 注解位置 放在class类上 在class上添加@RequestMapp…

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…

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…

转载链接:http://withwsf.github.io/2016/04/14/Caffe-with-Python-Layer/ Caffe通过Boost中的Boost.Python模块来支持使用Python定义Layer: 使用C++增加新的Layer繁琐.耗时而且很容易出错 开发速度与执行速度之间的trade-off 编译支持Python Layer的Caffe 如果是首次编译,修改Caffe根目录下的Makefile.cinfig,uncomment 1 WITH_PYTHON_LAYE…

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…

Caffe_Loss 损失函数为深度学习中重要的一个组成部分,各种优化算法均是基于Loss来的,损失函数的设计好坏很大程度下能够影响最终网络学习的好坏.派生于 \(LossLayer\),根据不同的Loss层有不同的参数; 1.基本函数 主要包含构造函数,前向.后向以及Reshape,部分有SetUp的函数,每层都有Loss参数 explicit XXXLossLayer(const LayerParameter& param): LossLayer<Dtype>(param),dif…

Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 1.上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出 Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便立即上手. 2.速度快:能够运行最棒的模型与海量的数据. Caffe与cuDNN结合使用,测试AlexNet模型,在K40上处理每张图片只需要1.17ms. 3.模块化:方便扩展到新的任…

@tags: caffe 机器学习 在机器学习(暂时限定有监督学习)中,常见的算法大都可以划分为两个部分来理解它 一个是它的Hypothesis function,也就是你用一个函数f,来拟合任意一个输入x,让预测值t(t=f(x))来拟合真实值y 另一个是它的cost function,也就是你用一个函数E,来表示样本总体的误差. 而有时候还会出现loss function,感觉会和cost function混淆. 上quora看了下,有个同名问题,回答的人不多,upvote更少..回答者里面…