caffe 使用心得.

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caffe官网提供了很多训练好的网络, 这些网络的权值和部署都有提供, 其中权值的后缀名是.caffemodel. 网络结构的一般名称是deploy.prototxt.

网络结构

网络结构一般包含这些内容:

  • 网络结构: 指的是网络每一层网络的设置, 包括:
  • input layer:
    • batch size
    • channel
    • image width
    • image height
  • conv layer:
    • num of kernels (num of output)
    • kernel size
    • stride
    • pad
    • group
  • pool layer:
    • pooling type
    • kernel size
    • stride
  • norm layer
    • LRN norm
    • local size
    • alpha
    • beta
  • type of activation function
    • type: relu
  • fc layer (fully connect layer)
    • type: InnerProduct,
    • num of output
  • drop layer (dropout layer)
    • dropout ratio
  • prob layer (probability output layer)
    • type: soft max

网络权值

网络权值, 除了网络固定的参数, 比如: num of kernel, stride, pad, group, * ratio 等等. 网络权重是网络训练最终得到的非固定的参数, 也就是所有"核"的最终形态. 包括:

  1. 卷积层的卷积核.
  2. 全连接层的连接权重.

貌似就包括这两项内容.

理解

因此, 对于一个训练好的网络来说, 我们自定义的输入可以自行定义, 并不需要和原始网络的输入尺寸一致, 因为改变输入的尺寸并不影响已训练网络一层层的运行, 实际影响的只是一层层传递下去的feature map 的尺寸和原始的不一致.

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