使用 bvlc_googlenet 作为数字中的预训练模型 - 错误
digits 4.0 0.14.0-rc.3/Ubuntu (aws) 训练一个 5 类的 GoogLenet 模型，每类大约有 800 个训练样本.我试图使用 bvlc_imagent 作为预训练模型.这些是我采取的步骤: 从 http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet 下载的图像网.caffemodel 并将其放置在/home/u
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部署网络缺少Softmax层
我尝试将预训练模型（VGG 19）用于DIGITS，但出现此错误。 错误：您的部署网络缺少Softmax层！阅读自定义网络的 文档和/或查看标准网络 的示例 我尝试用只有两个类的数据集进行测试。 我阅读了此和尝试修改最后一层，但我也报错。如何根据新数据集修改图层？ 我尝试修改最后一层，但出现错误 错误：层“ softmax”在TRAIN阶段引用底部“ fc8”，但
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将bvlc_googlenet用作数字预训练模型-错误
位数4.0 0.14.0-rc.3 / Ubuntu（aws） 训练一个5类GoogLenet模型，每个模型中约有800个训练样本。我试图使用bvlc_imagent作为预训练模型。这些是我采取的步骤： 从 http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel 并将其放在/ home / ubu
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带有OpenCV 3和NVIDIA Digits的Caffe:OpenCV版本冲突(2.4与3.0)
背景: 我希望同时使用 Caffe 和但是，对于特定的项目，我要求Caffe使用OpenCV 3而不是OpenCV 2.4，默认情况下，Digits将安装它.该项目使用Digits外部的Caffe，并且不使用Digits框架. 看来，通过安装Digits，我的OpenCV 3安装被OpenCV 2.4所“破坏"了，这现在在我原来的Caffe安装中引起了问题. 为使事情更清楚，下面
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如何解决，“错误:(-215)pbBlob.raw_data_type()==函数blobFromProto中的caffe :: FLOAT16"在OpenCV中运行神经网络时
我目前正在尝试使用Nvidia DIGITS在自定义数据集上训练CNN以进行对象检测，最终我想在Nvidia Jetson TX2上运行该网络.我按照推荐的说明从Docker下载了DIGITS映像，并且我能够以合理的精度成功训练网络.但是当我尝试使用OpenCv在python中运行网络时，出现此错误， “错误:(-215)pbBlob.raw_data_type()==功能中的caffe :
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在OpenCV中使用Nvidia DIGITS训练的模型时出错
我使用DIGITS(NVCaffe)训练了模型，并在opencv中使用它，类似于使用.prototxt& .caffemodel，我对其进行了测试并正常工作. 但是，当我使用按数字训练的模型时，出现此错误: OpenCV Error: Assertion failed (pbBlob.raw_data_type() == caffe::FLOAT16) in blobFromProto,
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如何在DIGITS(不同标签)中的不同数据集上使用新的预训练模型?
我想将VGG_ILSVRC_19_layers用作数字预训练模型，但要使用不同的数据集. 我需要其他标签文件吗?如何上传此模型并将其用于我的数据集? 对于我获得的VGG 16层 错误:无法从图层'fc6'复制参数0权重；形状不匹配. 源参数形状为1 1 4096 25088(102760448);目标参数形状 是4096 32768(134217728).要从中学习该层的参数 从头开始
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