caffe添加自己的层

caffe添加python数据层

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: "…

caffe添加自己的层

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…

caffe添加自己编写的Python层

由于Python的灵活性,我们在caffe中添加自己定义的层时使用python层会更加方便,开发速速也会比C++更快,现在我就在这儿简单说一下如何在caffe中添加自定义的python层(使用的原网络结构时Lenet结构): 首先在caffe->python文件夹中添加自己定义的层函数.py文件,比如我这里命名为MyPythonLayer.py,该层实现的功能是对输入数据加上一个数字,如下: 然后在/home/zf/caffe/examples/mnist/lenet_train_test.pr…

如何给caffe添加新的layer ?

如何给caffe添加新的layer ? 初学caffe难免会遇到这个问题,网上搜来一段看似经典的话, 但是问题来了,貌似新版的caffe并没有上面提到的vision_layer:…

为caffe添加最简单的全通层AllPassLayer

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添加自己的数据输入层

整体思路: 阅读caffe数据输入层各个类之间的继承关系,确定当前类需要继承的父类以及所需参数的设置. 编写zzq_data.cpp 在layer_factory.cpp中完成注册: 在caffe.proto中声明参数类型; 编译. 继承关系: 继承自基类的成员变量: protected: Blob<Dtype> prefetch_data_; Blob<Dtype> prefetch_label_; Blob<Dtype> transformed_data_; 用于保…

在Caffe添加Python layer详细步骤

本文主要讨论的是在caffe中添加python layer的一般流程,自己设计的test_python_layer.py层只是起到演示作用,没有实际的功能. 1) Python layer 在caffe目录结构中放哪? 下图是caffe的目录结构,在本文中我是将python layer防止examples/pycaffe/layers/下 2)Python layer内容我给这一个python layer取名为test_python_layer.py,其内容为 import caffe imp…

【深夜福利】Caffe 添加自己定义 Layer 及其 ProtoBuffer 參数

在飞驰的列车上,无法入眠.外面阴雨绵绵,思绪被拉扯到天边. 翻看之前聊天,想起还欠一个读者一篇博客. 于是花了点时间整理一下之前学习 Caffe 时添加自己定义 Layer 及自己定义 ProtoBuffer 參数的简单例程,希望对刚開始学习的人有借鉴意义. 博客内容基于新书<深度学习:21 天实战 Caffe>.书中课后习题答案欢迎读者留言讨论. 以下进入正文. 在使用 Caffe 过程中常常会有这种需求:已有 Layer 不符合我的应用场景:我须要这样这种功能.原版代码没有实现.或者已经实…

caffe实现自己的层

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…

caffe中的BatchNorm层

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…

JS来添加弹出层，并且完成锁屏

上图 <html> <head> <title>弹出层</title> <style type="text/css"> *{ padding:0px; margin:0px; } .up{ width:500px; height: 400px; border:1px solid silver; position: absolute; display: none; z-index: ; background:#fff; /* t…

cocos2dx一个场景添加多个层

首先创建两个layer,以下是头文件 #pragma once#include "cocos2d.h"USING_NS_CC;class BackgroundLayer : public cocos2d::CCLayer{public: virtual bool init(); CREATE_FUNC(BackgroundLayer);}; #pragma once#include "cocos2d.h"USING_NS_CC;class FishLayer : p…

caffe之(五)loss层

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…

caffe之(二)pooling层

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: "…

（原）torch7中添加新的层

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6069627.html 参考网址: http://torch.ch/docs/developer-docs.html https://www.zhihu.com/question/34091628?sort=created 1. 结合Inception文件,新建InceptionX.lua,并将Inception内容复制到InceptionX.lua中. 2. 在dpnn的文件夹(如/home/XXX…

（原）torch和caffe中的BatchNorm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…

caffe源码卷积层

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 )…

caffe 中 python 数据层

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…

【撸码caffe 五】数据层搭建

caffe.cpp中的train函数内声明了一个类型为Solver类的智能指针solver: // Train / Finetune a model. int train() { -- shared_ptr<caffe::Solver<float> > solver(caffe::SolverRegistry<float>::CreateSolver(solver_param)); -- } 之后调用Solver类的构造函数,在构造函数内执行了 Init(param)函…

caffe(5) 其他常用层及参数

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…

Caffe 学习：Crop 层

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…

[开源]OSharpNS 步步为营系列 - 2. 添加业务数据层

什么是OSharp OSharpNS全称OSharp Framework with .NetStandard2.0,是一个基于.NetStandard2.0开发的一个.NetCore快速开发框架.这个框架使用最新稳定版的.NetCore SDK(当前是.NET Core 2.2),对 AspNetCore 的配置.依赖注入.日志.缓存.实体框架.Mvc(WebApi).身份认证.权限授权等模块进行更高一级的自动化封装,并规范了一套业务实现的代码结构与操作流程,使 .Net Core 框架更易于应…