原创 windows-caffe下unet實現

  在keras框架下訓練unet,結果很好。但是在caffe框架下訓練U-Net,效果總是不理想。思來想去只有兩個地方不一樣: 1. loss function的不同 2. 上採樣的實現 1. 對於loss function: caff

原创 caffe添加loss層

1 寫好要添加的層的hpp cpp cu文件,cu文件非必需,看是否需要cuda加速 2 hpp文件放在include/caffe/layers文件夾下 3 cpp和cu放在src/caffe/layers文件夾下 4根據添加的層

原创 linux下安裝多個python3.x

服務器上有3.5,但是需要3.6,3.5卸載了會導致別人的程序用不了,所以就打算再裝一個3.6 sudo apt-get install software-properties-common sudo add-apt-repository

原创 c++編譯pytorch layer

envs/py36/lib/python3.6/site-packages/correlation_cuda-0.0.0-py3.6-linux-x86_64.egg/correlation_cuda.cpython-36m-x86_64

原创 VScode連接Linux服務器

之前一直用pycharm,換了服務器一直裝不上pycharm,鬱悶之下換了vscode,真香。 配置稍微有點複雜,參見兩篇博文 1。 在vscode上配置config,參考https://zhuanlan.zhihu.com/p/6484

原创 tf編譯pointnet2-master中sampling層

1 .\tf_ops\sampling\文件夾下 打開tf_sampling_compile.sh 修改幾個參數 #/bin/bash /usr/local/cuda/bin/nvcc tf_sampling_g.cu -o tf_s

原创 python 二次規劃(argmax)問題

求解argmax時用到二次規劃,matlab中 quadprog使用很簡單,但是在python中這一類資料卻很少,網上給出的大部分答案都是,但是對各個變量的說明幾乎沒有,我帶入自己的變量時總是報錯 def quadprog_solve

原创 安裝特定版本的torch-linux

嘗試運行 https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch 時出錯,針對torch版本進行了修改。 torch官網上最新版本的torch支持的cuda最低版

原创 Pytorch 使用 nii數據做輸入數據

使用pix2pix-gan做醫學圖像合成的時候,如果把nii數據轉成png格式會損失很多信息,以爲png格式圖像的灰度值有256階,因此直接使用nii的醫學圖像做輸入會更好一點。 但是Pythorch中的Dataloader是不能

原创 c++路徑拼接

需求:argv傳入一個參數,string類型,需要與其他的string拼接成完整路徑,且不改變傳入的參數的值 strcat(a,b) 連接連個char*變量,但是會改變a的值,如果後面還要用a的原值會不方便 使用string類型的+=直接

原创 Caffe+VS2015+CUDA10+RTX208顯卡

由於工程原因,需要使用VS2015,可是微軟版本的Caffe使用VS2015無法編譯。 在這裏寫一個基於BVLC的官方版本的Caffe編譯過程 caffe:https://github.com/BVLC/caffe/tree/window

原创 Caffe測試:輸入任意一張圖片抽取任意一層的feature map,藉助MemoryDataLayer

基於extract_feature.cpp修改 extract_feature.cpp是根據prototxt進行測試,因此需要將數據轉成特定的格式放入datalayer,一般都是lmdb。 但是在實際應用中,將數據先轉成lmdb很麻煩,本

原创 Caffe 訓練UNET中deconvolution層初始化困難問題

寫在開頭,珍愛生命,遠離Caffe 在keras上做了一個很簡單的分割任務,使用unet完成,基本上10個iteration之後accuracy就會到0.96,一個epoch之後accuracy達到0.99。後來領導讓用caffe做,我覺

原创 win10 Anaconda python 中 SSL模塊無法正常使用

pip install 時報錯 ……that require TLS/SSL, however the ssl module in Python is not available…… 添加環境變量 D:\Anaconda3;  D:\An

原创 caffe中python層的使用

將寫好的python layer放在 $CAFFEROOT\examples\pycaffe\layers (caffe 的example文件夾) 然後將上面的文件夾添加到環境變量,可百度如何添加環境變量,重啓後生效 caffe.exe