“matconvnet”的相关标签问题

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deep-learning - 创建平均图像时出现“检查失败：size_in_datum == data_size”错误，如何解决？

我正在尝试从 caffe 中的训练数据生成平均图像。我的数据是 256x256 灰度图像。create_imagenet.sh我通过使用替换--shuffle来创建 lmdb --gray。

我编辑 create_imagenet.sh 如下：

我成功生成了我的 LMDB 数据库。但是我在创建时仍然收到以下错误mean image。

我确信所有图像都具有相同的大小和格式。有没有人有任何建议来解决这个错误？

非常感谢您的帮助。

2017-01-05T15:21:39.373

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deep-learning - 为什么在训练 FCN-8 期间损失保持不变？

我正在尝试运行 FCN-8s。我做了以下步骤： 1. 下载这个存储库 2. 将我的数据转换为 LMDB 并更改 train_val.prototxt 中的路径 3. 下载 fcn8s-heavy-pascal caffemodel 4. 将number_of_outputintrain_val.prototxt和deploy.prototxt从60更改为5（类数在我的数据中）在最后几层：

我从帕斯卡数据集的预训练模型的权重开始训练。但随着时间的推移，损失保持不变（损失 = 105476）。

我不知道我做错了哪一部分。非常感谢您为解决此问题提供的帮助。

deep-learning caffe pycaffe deeplearning4j matconvnet

2017-01-12T10:46:15.530

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matlab - 使用 MatConvNet 进行二进制分类的 CNN

我已经开始在 MatConvNet 中使用带有基本二进制分类的 CNN。我有 90 张图像，总共有 750 个飞机和地面实况框。使用地面框，我将所有飞机图像块提取为正样本，并为输入创建变量。这是MATLAB代码：

如果我结合飞机（正面）和非飞机（负面）图像补丁，那么代码会是这样的吗？

images.data就像 [All Positives All Negatives ]

images.labels将组织数据 [All 1's All 0's ]
和 images.set 将是 images.set =[ ones( 1, Npos_train ) 2*ones( 1, Npos_val) 3*ones( 1, Npos_test)];

问：这里让我感到困惑的是：如果我们想要 200 个样本进行训练。images.data那么如果数据存储在和中，CNN 将如何自动获取正负样本images.labels？

matlab deep-learning conv-neural-network matconvnet

2017-01-18T07:13:23.283

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deep-learning - 训练 CNN 进行二元分类时出错

您好，为了熟悉 CNN，我准备了二进制分类飞机（760 幅图像）或非飞机（750）的代码。

这是我的 MATLAB 代码

我从 MINST 示例中获取的网络部分。我已将此文件和 getBatch 函数保存在 MatConvNet 示例文件夹中。当我运行时，cnn_train我得到了这个输出和错误。

任何人，请帮我解决这个错误。另外，我搜索了这个错误，我发现我需要检查 mex 文件并使用 vl_compilenn('verbose', 1) 进行编译。我在编译时也遇到了错误：

使用 mex 时出错

链接：致命错误 LNK1104：无法打开文件 'C:\Users\z5085693\Downloads\matconvnet-1.0-beta23\matconvnet-1.0-beta23\matlab\mex\vl_nnconv.mexw64'

vl_compilenn>mex_link (line 547) mex(mopts{:}) 中的错误；

vl_compilenn 错误（第 498 行） mex_link(opts, objs, mex_dir, flags.mexlink) ；

deep-learning conv-neural-network matconvnet

2017-01-19T02:23:26.740

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