问题标签 [matcaffe]

我已经设置了 Caffe 并使用 FCN-8s 模型，输出类几乎没有变化：

我已将最后一层输出编号更改为 2，因为我想将输入图像分为 2 个类，0 和 1（所以看来我应该有 2 个输出！我不明白为什么？！它可能是一个带有零和那些，不能吗？）

所以我的问题是：

1.我应该总结这两个类吗？因为我需要 1 个输出

2.损失这么小！即使输出与预期相差甚远！Caffe 是如何计算丢失层的？

谢谢

要在 MATLAB 中使用 caffe，我需要 matcaffe。

手册告诉我运行“make all matcaffe”

但它并没有说明在哪里指挥。

我通过从 caffe.exe 所在的咖啡馆根文件夹运行 cmd 命令“运行 make all”matcaffe。

但是有一个错误说“matcaffe没有什么可做的”

是否有关于如何运行 matcaffe 的清晰、具体和准确的描述？

谢谢你。

我目前正在尝试为 PSPNet 的预测（最初在 Matlab 中）编写一个 c++ 包装器。PSPNet 在 Caffe 上运行。

情况：我有一个训练有素的 caffe 模型，并且想实现这个包装器以在给定输入时运行分割结果。在这种情况下，我的crop_size 小于它的原始大小。因此，它被手动裁剪为多个 425x425 “帧”，并在for-loop中的预处理后前馈到 caffe 网络。

问题：然而，尽管在 for 循环中，net 似乎只向前运行一次。受其处理时间和输出的支持，请参阅下文。

这是我目前正在尝试处理的不完整代码：

澄清一下：for循环是指预处理中的循环：特别是这部分：

原始图像：原始图像（未经预处理）

输入：输入（第一个裁剪的帧）

输出：第一个裁剪帧的输出

转发所用时间：所用时间

裁剪后的帧通过 out 给出相同的输出。

P/s：如果我将下面的代码移到预测函数的末尾并返回段，它将运行良好。但只有最后一个裁剪的帧会被分割。

输入：输入（预处理图像的最后裁剪帧）

output：最后一个裁剪帧的输出

任何帮助将不胜感激，谢谢你！

我已经用 SGD 训练了 CNN，而且训练得很好。但是，一旦我用 Adam 求解器训练模型，100k几乎在迭代之后，它就开始增加损失值。你能帮我解释一下吗？

下图显示solver.prototxt：

我正在努力实现Caffeas的广义 Dice 损失Python Layer，它计算子卷的损失。我希望在这里得到一些帮助。或者至少，如果有任何代码，请分享链接。

我有 5 个标签（0：1:4对象的背景和标签）。由于我从 3D 数据中获取补丁，因此某些子卷仅包含背景。应如何计算此子卷的骰子损失？

为什么在创建标签的这行代码One-hot中，作者将背景体素计数分开了？

我们是否也计算背景体素的体积重叠？

当我做mattest（成功制作matcaffe之后），我遇到了以下问题。

ubuntu

matlab:R2018b

库达：10.0

opencv:3.4.7

gcc/g++:5.5

安装OpenCV的步骤：

1.make构建

2.cd 构建

3.cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=发布-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

4. 使-j8

5.sudo 进行安装。

我该如何解决？有谁知道吗？</p>