皮皮网
皮皮网

【aop源码设置】【c 3des源码】【域名交易网站源码】caffe 源码解析

来源:兴义源码建站 发表时间:2024-11-06 13:49:07

1.caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用
2.Caffe学习(二) —— 下载、码解编译和安装Caffe(源码安装方式)
3.SSD 分析(一)

caffe 源码解析

caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用

       1) 输入归一化 x_norm = (x-u)/std,码解 其中u和std是个累计计算的均值和方差。

       2)y=alpha×x_norm + beta,对归一化后的x进行比例缩放和位移。其中alpha和beta是通过迭代学习的。

       é‚£ä¹ˆcaffe中的bn层其实只做了第一件事,scale层做了第二件事,所以两者要一起使用。

       ä¸€ï¼Œåœ¨Caffe中使用Batch Normalization需要注意以下两点:

       1. 要配合Scale层一起使用。

       2. è®­ç»ƒçš„时候,将BN层的use_global_stats设置为false,然后测试的时候将use_global_stats设置为true。

       äºŒï¼ŒåŸºæœ¬å…¬å¼æ¢³ç†ï¼š

       Scale层主要完成 top=alpha∗bottom+betatop=alpha∗bottom+beta的过程,则层中主要有两个参数alphaalpha与betabeta,

       æ±‚导会比较简单。∂y∂x=alpha;∂y∂alpha=x;∂y∂beta=1。 需要注意的是alphaalpha与betabeta均为向量,针对输入的channelschannels进行的处理,因此不能简单的认定为一个floatfloat的实数。

       ä¸‰ï¼Œå…·ä½“实现该部分将结合源码实现解析scalescale层:

       åœ¨Caffe proto中ScaleParameter中对Scale有如下几个参数:

       1,基本成员变量,基本成员变量主要包含了Bias层的参数以及Scale层完成对应通道的标注工作。

       2,基本成员函数,主要包含了LayerSetup,Reshape ,Forward和Backward ,内部调用的时候bias_term为true的时候会调用biasLayer的相关函数。

       3,Reshape 调整输入输出与中间变量,Reshape层完成许多中间变量的size初始化。

       4,Forward 前向计算,前向计算,在BN中国紧跟着BN的归一化输出,完成乘以alpha与+bias的操作,由于alpha与bias均为C的向量,因此需要先进行广播。

       5,Backward 反向计算,主要求解三个梯度,对alpha 、beta和输入的bottom(此处的temp)。

Caffe学习(二) —— 下载、编译和安装Caffe(源码安装方式)

       采用caffe源码编译安装方式说明

       此方法仅适用于编译CPU支持版本的码解Caffe。推荐通过Git下载以获取更新及查看历史变更。码解aop源码设置

       主机环境配置

       系统环境:Ubuntu .

       步骤一:安装依赖库与Python 2.7

       步骤二:安装CUDA(注意:虽然仅编译CPU版本的码解Caffe,但安装CUDA时可能会遇到编译错误,码解需确保环境兼容性)

       编译Caffe

       步骤一:修改Make.config文件

       具体配置说明请参考我的码解另一篇博客("Hello小崔:caffe(master分支)Makefile.config分析")

       步骤二:执行make编译

       测试已通过

       步骤三:解决编译过程中的错误

       错误实例:ImportError: No module named skimage.io

       解决方法:执行sudo apt-get install python-skimage

       错误实例:ImportError: No module named google.protobuf.internal

       解决方法:执行sudo apt-get install python-protobuf

       更多错误解决办法,请参阅另一篇博客("Hello小崔:caffe编译报错解决记录")

SSD 分析(一)

       研究论文《SSD: Single Shot MultiBox Detector》深入解析了SSD网络的码解训练过程,主要涉及从源码weiliu/caffe出发。码解首先,码解通过命令行生成网络结构文件train.prototxt、码解c 3des源码test.prototxt以及solver.prototxt,码解执行名为VGG_VOC_SSD_X.sh的码解shell脚本启动训练。

       网络结构中,码解前半部分与VGG保持一致,码解随后是域名交易网站源码fc、conv6到conv9五个子卷积网络,它们与conv4网络一起构成6个特征映射,不同大小的特征图用于生成不同比例的先验框。每个特征映射对应一个子网络,生成的android机顶盒源码坐标和分类置信度信息通过concatenation整合,与初始输入数据一起输入到网络的最后一层。

       特别提到conv4_3层进行了normalization,而前向传播的重点在于处理mbox_loc、mbox_loc_perm、mbox_loc_flat等层,比特币挖矿源码这些层分别负责调整数据维度、重排数据和数据展平,以适应网络计算需求。mbox_priorbox层生成基于输入尺寸的先验框,以及根据特征图尺寸调整的坐标和方差信息。

       Concat层将所有特征映射的预测数据连接起来,形成最终的输出。例如,conv4_3_norm层对输入进行归一化,AnnotatedData层从LMDB中获取训练数据,包括预处理过的和对应的标注。源码中,通过内部线程实现按批加载数据并进行预处理,如调整图像尺寸、添加噪声、生成Sample Box和处理GT box坐标。

       在MultiBoxLoss层,计算正负例的分类和坐标损失,利用softmax和SmoothL1Loss层来评估预测和真实标签的差异。最终的损失函数综合了所有样本的分类和坐标误差,为网络的训练提供反馈。

相关栏目:时尚