原创 通過Eclipse生成mulan軟件的輸入文件.arrf文件

    採用matlab和Weka方式生成.arrf文件的有一個致命的缺點,那就是文件太多無法手動打開.csv文件,並且在使 用Weka命令行轉換的時候直接掛掉了,我這也是在試驗中發現的。由於我要訓練和測試的數據量非常大,訓練數據 成.c

原创 採用caffe的model在自己的數據上面進行 fine-tuning

   學了caffe的基本構架以後,想採用caffe的model在自己的數據庫上面進行fine-tuning.    我的主要工作還是做圖像分類,所以我沒有修改caffe的構架。   (1)只是將最後的輸出1000改爲了14,同時把tra

原创 在多標籤分類中,準備mulan開源軟件所需要的.arff和.xml數據的方法

最近在工作中需要學習多標籤分類的算法,發現了mulan這個開源軟件很不錯,這個軟件是用java編寫的,同時也是建立在Weka之上的。這個軟件需要輸入兩個文件,一個是.arff文件,一個是.xml文件。 預備軟件:matlab和Weka,;

原创 在Eclipse下,採用mulan多標籤分類軟件進行一個簡單的測試實驗

    萬事具備,只欠東風。在前幾篇的博文中一直在闡述如何準備mulan的輸入文件,此處將簡單介紹一個如何利用 mulan在Eclipse下進行實驗。 (1)新建工程Test_Mulan,新建類test_mulan,按照前幾篇博文的方法加

原创 Linux系統練習的的deep learning 的caffe中的問題總結

最近在學習deep learning 的開源軟件caffe,中間出現了幾個無解的問題,最後自己花了很長時間終於解決了。 問題1:做Image Classification [notebook]:classify images with

原创 Some Improvements on Deep Convolutional Neural Network Based Image Classif ication

本文的大概思想就是:        (1)增加訓練樣本;(2)增加測試樣本預測數量;(3)多個CNN模型的融合; 一、增加訓練樣本的數量      常用的增加樣本的方法有:crop、flip及add randomly generated

原创 Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

一、本文的主要思想               考慮到傳統的CNN構架的輸入圖像的尺寸都是固定的(例如:256*256),這種人工改變輸入圖像的尺寸破壞了輸入圖像的尺度和長寬比例。作者認爲卷積層的輸入的尺寸可以是任意,全連接層的輸入是固定

原创 在Ubuntu12.04上面安裝cuda_6.0.37_linux_64.run

總是出現: Extraction failed.  Ensure there is enough space in /tmp  Signal caught, cleaning up 解決方法:     增加臨時文件夾的容量:     su

原创 關於Linux下面運行Matlab有關memory命令不存在的問題

今天,在Linux下面運行matlab的一個程序,需要用到當前系統的內存使用情況。使用memory時,出現了問題:>> memory  ??? Error using ==> memory  Function MEMORY is not

原创 總結:如何生成mulan軟件的.arrf和.xml文件

        到此爲止,關於如何生成mulan的輸入文件的方法比較零散,且有些方法不是合適大數據的情況,比如訓練和測試 數據達到G級別以上。因此,次篇博客將總結出一個通用的方法,無論數據大小都可以實現。 (1)在matlab中已經有你的

原创 Multi-Scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features

一、本文的主要思想                  由於全局的CNN特徵缺少幾何不變性,限制了對可變場景的分類和匹配,因此本文針對這個問題並且在不降低CNN本身的能力的的前提下,提出了multi-scale orderless poo

原创 libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.15' not found問題和相應的解決方法

今天下了一個圖像分割的程序,在64位的Ubuntu的matlab下運行,出現了以下錯誤: Invalid MEX-file "*/*.mexa64":  */MATLAB/R2011a/bin/glnxa64/../../sys/os/g

原创 CNN: Single-label to Multi-label

一、本文的主要思想     1、通過BING將一張圖像生成很多小塊圖像,然後用聚類的方法,在這些小圖像中選出一小部分作爲待識別的hypotheses;     2、將每張圖像的這些hypotheses輸入到shared CNN中,每個hy

原创 刪除和修改caffe模型中任意最後一層或者任意層數網絡的參數的方法

1、刪除方法 在caffe中,很多訓練完的模型只提取特徵,然後比較兩個特徵的相似度,而不是分類。這個情況,可以刪除caffe模型中的最後一層全連接層,這樣可以大大減小模型,因爲全連接層的參數非常多,方法如下:  net = caffe.N

原创 caffe源碼分析(1)——protobuf

caffe中的參數管理是通過google於2008年開源的一款非常優秀的序列化反序列化工具——prtotocol buffer實現的。 一、Protobuf消息定義       消息由至少一個字段組合而成,類似於C語言中的結構。每個