caffe添加自己的层

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

原文网址:http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html 此为Caffe官网的层讲解部分. 层讲解 要创建一个Caffe模型我们必须要在协议缓冲区(prototxt)先定义一个模型架构.Caffe的层及其参数都被定义在协议缓冲区caffe.proto. 视觉层 头文件:./include/caffe/vision_layers.hpp 通常视觉层将输入图像后会输出其他的图像,在现实世界中.一幅灰度图像有一个色彩通道(c = 1),一个RG

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:

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

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

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

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 下面首先给出卷积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: "norm

Eltwise层的操作有三个:product(点乘), sum(相加减) 和 max(取大值),其中sum是默认操作. 假设输入(bottom)为A和B,如果要实现element_wise的A+B,即A和B的对应元素相加,prototxt文件如下: layer { name: "eltwise_layer" type: "Eltwise" bottom: "A" bottom: "B" top: "diff"

背景 在web2.0中,页面弹窗是一个很常见的交互方式,这样既可以避免不必要的页面跳转,也可以改进界面的布局和可交互性. 但是,浏览器原生的弹窗函数(alert, confirm, prompt)有着很大的局限性,主要是它们的展现UI一来很不美观,二来也不够灵活,因此,我们经常需要自行定义弹窗函数. 当我们要实现一个模式弹窗时(模式弹窗,即是说出现弹窗时,页面其它地方不可点击),通常的做法是用一个div将整个页面窗口遮挡住. 实现 下面,我们一步步地实现一种较为简洁有效的遮罩层: Step 1: