问题标签 [matcaffe]

除了在这里问，我别无选择。很长一段时间我有很多困难。我没有观察到 FCN32 的任何输出 :( 我从头开始用我的数据训练 FCN32 并且总是得到黑色图像。我添加gaussian了std= 0.01 卷积层的初始化。但我仍然得到黑色图像。

我尝试添加加权损失层。但是，我没有成功正确添加它。我不擅长python和c++。

我的问题：

1. 是否有任何正确的 PR 可以轻松包含此层？
2. 我的数据有 5 个类，它们在不同图像中的类比例彼此不同。如何为每个图像创建这些权重矩阵？

我真的很感激任何帮助。如果您知道任何资源/链接/或者我可以从其他网络的存储库中获取它，请分享。

我一直面临这个问题。我正在使用 ubuntu 16.04、cuda 8、cudnn 5.1、opencv 3.1、matlab 2014a。我用 cuda 安装了 opencv3.1 我想配置 matcaffe。提前致谢。

这是我的错误报告。

如果您回答我的问题，我将不胜感激。我担心我做错了，因为我的网络总是给出没有任何分割的黑色图像。我正在做语义分割Caffe。的输出score layer是 <1 5 256 256> batch_size no_classes image_width image_height。它被发送到SoftmaxWithLoss层，损失层的输出是具有 5 个类别标签的真实图像 <1 1 256 256>。

我的问题是：损失层的这两个输入的维度不匹配。我应该为这 5 个类创建 5 个标签图像并将标签层中的 5 的 batch_size 发送到损失层吗？

如何为语义分割准备标签数据？

问候

我正在运行 fcn-alexnet 进行语义分割，我下载了预训练模型。由于我的数据是单通道的，因此显示错误：

有人可以指导我吗？形状如下：

我有一个高度不平衡的数据，我知道一些用户建议使用InfoGainLoss损失函数，但是，当我尝试将此函数添加到Caffe layers.
我有以下问题，如果有人指导我，我真的很感激：

1. 如何将此图层添加到 Caffe？有谁知道这一层的任何来源/代码？
2. 我想将其应用于图像分割，并且某些类别的比例会有所不同。如何H为我的图像创建矩阵（一堆权重）？infoGainLoss 层如何读取与该特定图像相关的特定权重矩阵（H）？
3. 将InforGainLoss图层的cppand版本添加到caffe后，我应该重新制作Caffe吗？cu

对于几个问题，我很抱歉，但都是我关心的问题，并且彼此相关。我会很感激能得到一些帮助和支持。谢谢

嗨，当我想运行cmakecaffe 安装时，它向我展示了这个：

这不让我继续前进，当我跑的时候make all，这个错误来了：

有谁知道如何解决这个问题？提前致谢

我已经安装了很多次 Caffe。这次我尝试下载最新版本，但是，我在安装时遇到了很多问题。我不知道如何解决它。

我尝试了两种方法：building by make和make all。通过cmake，我遇到了这个问题：

[...]

图书馆似乎存在链接问题。

然后我使用make clean并尝试通过make -j4. 编译一段时间后（编译几层），这个也给出了以下错误：

在以前的版本安装中，我正在删除protobuf并安装它，之后它就可以工作了。我尝试了很多次，但仍然遇到同样的错误。我非常感谢任何帮助/提示。我应该向 `./bashrc' 添加特定路径吗？

我对 MatCaffe 有疑问。我在 python 中使用我自己的数据集（2 分类，0 或 1）成功训练了 LeNet，并尝试现在将其部署到 Matlab 上。网络架构来自 caffe/examples/mnist/lenet.prototxt。我输入网络的所有输入图像总是返回 1。（我尝试使用训练中的正图像和负图像）。

下面是我的代码：

即使对于负图像，最高值也总是返回 1。我尝试在 python 上部署它并且效果很好。我猜测我预处理输入的方式存在问题。

我正在将 CNN 应用于语义分割。我希望这里有人可以推荐。我现在正在做的是缩放地面实况图像。Data Layer我有 5 个类，我基于此将它们缩放到 (0-1) ：

我想知道我是对还是错？这个缩放值正确吗？

每当我不添加 ` 时，它都会显示以下错误：

我在使用 matlab 包装器构建 caffe 时遇到问题。使用以下构建命令

我明白了