caffe模型当输入的维度可变时，prototxt的input_shape该如何定义

最新推荐文章于 2023-01-04 14:16:00 发布
原创 最新推荐文章于 2023-01-04 14:16:00 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#神经网络 #caffe

本文探讨了在使用Caffe框架时，如何处理输入数据维度可变的问题，特别是对于像Fasterrcnn这样的模型。文章指出，在prototxt文件中定义的input_shape虽然需要特定维度，但只要模型能够正常初始化，就可以接受任意合理维度的数据输入。
部署运行你感兴趣的模型镜像

       针对一些输入数据维度可变的模型，如faster rcnn，caffe用来定义模型结构的prototxt文档头部有一个input_shape，在这个shape当中，是需要指定dim为特定维度的。针对这种情况，只需要输入的维度能够在网络的前向计算和反向传播不出错就行。在caffe模型能正常初始化后，就能够输入任意维度的数据了（只要这个数据维度合理）。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

caffe网络模型各层详解(中文版)
a1809032425的博客
07-22 3512
caffe网络模型各层详解(中文版) 参考网址：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34220460/article/details/79872830 一.数据层及参数 要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等， 而一个模型由多个屋（layer）构成，每一屋又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练...
MobileNet-SSD——deploy.prototxt解析
weixin_43821150的博客
12-27 2736
name: "MobileNet-SSD" //##表示名称，可随意取 input: "data" // ##定义input名为data input_shape { dim: 1 //##batch_size=1 dim: 3 //##num_channels=3 ...
caffe中deploy文件中的input_shape的dim：10dim：3dim：32dim：32
热门推荐
爱吃鱼的猫
09-22 1万+
deploy 文件中的数据层更为简单 layer { name: "data" type: "Input" top: "data" input_param { shape: { dim: 10 dim: 3 dim: 32 dim: 32 } } } 注：shape: { dim: 10 dim: 3 dim: 32 dim: 32 }代表含义：
caffe message学习之BlobShape
learning notes
07-11 1337
github源码传送门, 这个message比较简单，用来定义blob的维度。// Specifies the shape (dimensions) of a Blob. message BlobShape { repeated int64 dim = 1 [packed = true]; }
caffe运行出现Mean shape incompatible with input shape错误
xiaxuesong666的博客
12-06 913
原因是‘mean’与‘input’的尺寸不同造成的，修改了 caffe-master/python/caffe/io.py 文件修改前的函数 def set_mean(self, in_, mean): """ Set the mean to subtract for centering the data. Parameters -
Caffe 维度转换
小鹏AI
10-18 546
slice： 在某一个维度，按照给定的下标，blob拆分成几块。比如要拆分channel，总数50，下标为10,20,30,40，那就是分成5份，每份10个channel，输出5个layer。 concat：在某个维度，将输入的layer组合起来，是slice的逆过程。 split：将blob复制几份，分别给不同的layer，这些上层layer共享这个blob。 tile：将blob的某个维度，扩大n倍。比如原来是1234，扩大两倍变成11223344。 reduction：将某个维度缩减至1维，方
tensorRT模型推理时动态shape
Rolandxxx的博客
11-05 2524
和之前全连接的代码唯一的区别就是两个点，一个是网络结构的定义换成了CNN，另一个是动态shape的配置createOptimizationProfile。OptimizationProfile是一个优化配置文件，用来指定输入的shape可以变换的范围的，不要被优化两个字蒙蔽了双眼，其实就是为了告诉tensorRT我的shape是什么范围！在全卷积网络中我们通常就是有这个诉求的，推理时的shape是可以动态改变的，不一定要限制死，这个动态shape不一定只宽高，还指batchsize也是动态的。
onnx修改输入尺寸.zip
07-21
它定义了一种统一的模型结构，使开发者可以轻松地在TensorFlow、PyTorch、Caffe2等不同框架之间转换模型。 2. **ResNet50模型**：ResNet（残差网络）是由Kaiming He等人提出的深度神经网络架构，其中ResNet50是其...
onnx转om，其中输入有多种数据格式和维度，改输入写这个atc转换命令？
最新发布
08-09
当输入维度可变时（如动态batch或可变分辨率）： ```bash # 示例：支持batch=1~16，分辨率256~1024 --input_shape_range="input_name:[1~16,3,256~1024,256~1024]" ``` - `~`表示范围边界 - 固定维度直接写数值（如...
caffe支持动态图 动态尺寸
juluwangriyue的博客
04-16 335
caffe是开源较早的深度学习框架，并且已经停止更新了。所以很多新的算法在caffe中实现都要花费一些功夫。 比如动态图模型，pytorch、tensorflow2、paddle都支持动态图。 caffe支持动态图么，不确定，所以就搜了一下，具体还有待测试。 针对一些输入数据维度可变的模型，如faster rcnn，caffe用来定义模型结构的prototxt文档头部有一个input_shape，在这个shape当中，是需要指定dim为特定维度的。针对这种情况，只需要输入的维度能够在网络的前向计算和.
caffe 打印出Forward 函数输入输出的shape
无左无右的博客
01-04 377
void MyLossLayer<Ftype, Btype>::Forward_cpu(const vector<Blob*>& bottom, const vector<Blob*>& top) { // bottom[0]: "depth" 1x1x36x64 // bottom[1]: "data" for loss resha...
[R-FCN问题记录]输入层/变量im_info作用详解
hnzjuer的博客
09-11 2698
R-FCN问题记录 前段时间用到了目标检测网络R-FCN，对于整体框架有了大概的了解. 然后被问了关于网络输入层im_info的问题：输入层有data层为什么还要有个im_info层，两者的区别在哪，作用是什么？ 在test的prototxt中确实有两个输入层： input: “data” input_shape { dim: 1 dim: 3 dim: 224 dim: 224 } inp...
python caffe 识别文件出现参数尺寸错误
执笔天涯
06-01 297
错误类型 Memory required for data: 432688 F0601 14:55:27.226405 329656 net.cpp:141] Check failed: param_size <= num_param_blobs (1 vs. 0) Too many params specified for layer drop4 *** Check failure stack trace: *** Aborted (core dumped) 得到caffe模型后，采用模型进行测试
caffe 的layer的参数说明
Losteng的博客
03-08 1万+
最近在学习caffe做实验 今天就记录一下layer的参数及这些常用的参数的解释吧主要还是参考官方网站 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html下面就介绍一下常用的layer的配置 以caffe中根目录下的models 中caffenet 其中主要有三个文件 deploy.prototxt solver.protot
深度学习（四）：目标检测网络模型数据输入层是如何做图片分辨率缩放的
夜风里唱的专栏
08-24 3794
在卷积神经网络中往往需要对输入图像做缩放，那么是怎么做做缩放的，是直接长宽都缩放到目标长宽，还是按照某种的比例来做呢？ 以FasterRCNN的Caffe版本（https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn）为例，其缩放方式如下： 例如： 这个步骤无论是训练阶段还是推理阶段都采用。 在config.py文件中中定义了目标分辨率大小，即短边的...
caffe学习（9）LeNet在Caffe上的使用
Yan_Joy的博客
11-08 5413
使用官网例程训练LeNet。 Training LeNet on MNIST with Caffe 准备数据Caffe程序的运行要注意需命令行要在Caffe的根目录下。cd $CAFFE_ROOT ./data/mnist/get_mnist.sh ./examples/mnist/create_mnist.sh 依次运行，会在caffe\examples\mnist下得到两个目录mnist_t
（Caffe，LeNet）反向传播（六）
数据之美的博客
03-08 775
本文地址：http://blog.youkuaiyun.com/mounty_fsc/article/details/51379395 本部分剖析Caffe中Net::Backward()函数，即反向传播计算过程。从LeNet网络角度出发，且调试网络为训练网络，共9层网络。具体网络层信息见 （Caffe，LeNet）初始化训练网络（三） 第2部分 本部分不介绍反向传播算法的理论原理，以下介绍基
caffe的输入
weixin_30883777的博客
11-12 141
决定将caffe分为几个部分进行总结，首先是第一部分，输入数据以及输入层。 首先从输入数据对BP的影响开始介绍。 sgd的随机性 由于是sgd，因此样本一定要shuffle。BP中说到，样本选择遵循俩个原则：1.shuffle，让样本囊括所有类，2. 使得误差大的样本多出现，而误差小的少出现。 首先说一说第一个： 随机性，这个在caffe中都是怎么体现的呢？先说说caffe中的...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值