caffe matlab 提取全链接层特zheng
clc;
clear all;
addpath('..') %加入+caffe路径
load da2.mat
%%
% caffe.set_mode_cpu();%设置CPU模式
model = 'deploy.prototxt';%模型
weights = 'lenet_iter_2066.caffemodel';%参数net=caffe.Net(model,'test');%测试
net.copy_from(weights); %得到训练好的权重参数
IMAGE_SIZE = [60, 36];
net.blobs('data').reshape([ 60 36 1 1]);
m=size(data);
feature2=[];
for i=1:m(3)
image = data(:,:,i);
image=imresize(image,IMAGE_SIZE);
paramer=cell(2);image=single(image);
headpose=single(headpose);
paramer{1}=image;
paramer{2}=headpose(:,i);
out = net.forward(paramer);result = net.blobs('cat').get_data();feature2=[feature2 result];end
caffe matlab 提取全链接层特zheng相关推荐
- 狠补基础-数学+算法角度讲解卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接层
狠补基础-数学+算法角度讲解卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接层 在这篇文章中您将会从数学和算法两个角度去重新温习一下卷积层,激活函数,池化层,Dropout层,BN层,全链接 ...
- caffe之(四)全连接层
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 ...
- 基于pytorch开发CNN提取全连接层作为特征
场景:利用CNN网络的全连接层作为图像的特征. 代码: import sys import os import math import random import heapq import time ...
- 卷积神经网络(CNN)中,卷积层、激活函数、池化层、全链接层术语解析
本文内容转自https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html和https://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html ...
- 全连接层(Fully Connected Layer)
CNN 入门讲解:什么是全连接层(Fully Connected Layer)? 转发于专栏卷积神经网络(CNN)入门讲解 我们讲到激活函数(Activation Function),假设我们经过一个 ...
- 【深度学习】全连接层 (Full Connection,FC)
Introduce 全连接层也是一种卷积层. 它的参数基本和卷积层的参数一样,只是它的卷积核大小和原数据大小一致. 起到将学到的"分布式特征表示"映射到样本标记空间的作用. 用 g ...
- 全连接层的算力计算方式
神经网络的全链接层可以看成两个矩阵相乘的形式,如下图所示,一个MxN的矩阵乘以一个NxP的矩阵,得到一个MxP的矩阵,进行乘法的次数为: (N)*(M*P) 加法次数为: (N-1)*M*P 所以,综 ...
- Caffe 代码解读之全连接层 inner product layer
今天来看一下全连接层的代码.首先,我们要知道全连接层在做什么.先来看一下caffe的官方文档,介绍如下: 可以看到,输入为n c h w,输出为n c_o 1 1 那么,它究竟做了什么那? 假设con ...
- Caffe中卷基层和全连接层训练参数个数如何确定
今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: [python] view plain copy name: "LeNet" ...
最新文章
- 获取DataTable前几条数据
- java模拟post请求,HttpURLConnection--代码积累
- mantis1.18升级1.2X方法
- aspectj 获取方法入参_深入探索编译插桩技术(二、AspectJ)
- 15行代码AC——Link/Cut Tree CodeForces - 614A(爆long long处理+快速幂讲解)
- 银行离开IBM必死?国货10年内无法接盘
- 正则化与数据先验分布的关系
- 分兵策略应对高速发展
- 33.如何用H5标签进行页面自动跳转和自动刷新
- 一、为什么会产生field概念 二、MBAFF
- Matlab程序——3d玫瑰
- Docker( 八)docker的安全以及安全加固
- usb设备驱动之uvc设备
- asp.net强大工作流引擎,learun助力开发升级
- Third1: Basic Web applications BASIC NFS services triggering mount | Cloud computing
- 图书馆机器人索书号识别
- Android手摸手实现一个画板功能(一)——View的拖拽
- 你好,智·世界竞赛大神社团达人专场,来听听赛场师兄的升级打怪心法
- 前有天猫生鲜和易果生鲜 系出阿里“同门”的盒马鲜生要怎么走?
- 论文阅读 (78):FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks
热门文章
- java反射机制(三)---java的反射和代理实现IOC模式 模拟spring
- Android6.0 禁止自动同步网络时间
- pythoninput函数作用_学习python之input()函数
- Webpack vs Rollup
- 你不知道的javascript事件
- 十个鲜为人知的Linux命令 - Part 5
- iOS动画编程-Layer动画[ 2 ] Getting Started with Layer Animations
- Oracle忘记用户名和密码的解决方案
- C#操作mysql中临时表不自动删除
- 实战应对三种因素引起的交换故障