Caffe学习笔记系列5—基于损失函数为Center Loss的模型训练和特征提取

最新推荐文章于 2025-07-21 17:13:44 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-21 17:13:44 发布 · 599 阅读 · 1 ·
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。

本文分享了使用Caffe框架结合CenterLoss进行模型训练及特征提取的经验。通过具体实例介绍了如何配置并运行训练任务，同时提供了相关代码资源供读者参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Caffe学习笔记系列5—基于损失函数为Center Loss的模型训练和特征提取

 这一部分实在不想写，后面有时间再补上吧。我把所有东西都放在”CaffeTest5“文件夹中。

代码链接如下：https://pan.baidu.com/s/1IKjAq28bmNH62nLNuqlp9g 密码：0cex

深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
Additive Angular Margin Loss (ArcFace) 附加角裕度损失的进阶之路
weixin_43905052的博客
04-05 5872
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition
Caffe学习（六）损失层及其参数设置
热门推荐
BryantLJ学习的地方
08-07 1万+
机器学习的目的就是通过对训练样本输出与真实值不一致的进行惩罚，得到损失Loss，然后采用一定的优化算法对loss进行最小优化，进而得到合理的网络权值。本文介绍Caffe中含有的常见的LossLayer及其参数设置方法 Caffe的LossLayer主要由6个： （1）ContrastiveLossLayer 对比损失函数主要用来训练siamese网络，改网络为专门处理同时输入两张图像的网
caffe的损失函数
weixin_30593443的博客
11-13 249
损失函数，一般由两项组成，一项是loss term,另外一项是regularization term。 J=L+R 先说损失项loss，再说regularization项。 1. 分对得分1，分错得分0.gold standard 2. hinge loss(for softmargin svm),J=1/2||w||^2 + sum(max(0,1-yf(w,x))) 3. ...
Caffe中的损失函数解析
lien0906的专栏
08-10 2026
Caffe中的损失函数解析 导言 在有监督的机器学习中，需要有标签数据，与此同时，也需要有对应的损失函数（Loss Function）。 在Caffe中，目前已经实现了一些损失函数，包括最常见的L2损失函数，对比损失函数，信息增益损失函数等等。在这里做一个笔记，归纳总结Caffe中用到的不同的损失函数，以及分析它们各自适合的使用场景。 欧式距离损失函数（Euclidean Lo
caffe loss
ZhikangFu的专栏
05-29 2172
损失函数，一般由两项组成，一项是loss term,另外一项是regularization term。 J=L+R 先说损失项loss，再说regularization项。 1. 分对得分1，分错得分0.gold standard 2. hinge loss(for softmargin svm),J=1/2||w||^2 + sum(max(0,1-yf(w,x)))
【TensorFlow学习笔记】目标识别篇（四）：基于Tensorflow object detection API 打造属于自己的物体检测模型（填坑之路）
Pin民钢铁侠
09-19 1187
2、准备训练数据集：lambel 1、VOC2007数据集简介 知己知彼，方百战不殆。想制作自己的数据集当然要先了解SSD使用的数据集VOC2007长啥样。VOC2007下载链接 ，密码是：m5io。（VOC2007完整下载有3个压缩包+1个PDF，上面链接里只包含其中一个压缩包VOCtrainval_06-Nov-2007）。打开压缩包就如下图： VOC2007详细介绍在这里，提供给大家有兴趣作了解。而制作自己的数据集只需用到前三个文件夹，所以请事先建好这三个文件夹放入同一文件夹内，同时ImageSets
TensorFlow2.0学习笔记-6.深度神经网络
ruoqi23的博客
08-06 1591
6.深度神经网络 6.1.卷积神经网络简介 在CNN出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因： •图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低 •图像在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高 需要处理的数据量太大： 现在随随便便一张图片都是1000×1000像素以上的， 每个像素都有RGB 3个参数来表示颜色信息。 假如我们处理一张1000×1000像素的图片，我们就需要处理3百万个参数！ 1000×1000×3=3,000,000 这么大量...
RefineDet算法源码 （一）训练脚本
AI之路
06-04 8799
论文：Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.06897 代码链接：https://github.com/sfzhang15/RefineDet 关于RefineDet算法内容可以先看看博客：RefineDet论文笔记。 RefineDet算法是SS...
caffe 加权交叉熵损失函数 SigmoidCrossEntropyLoss
12-24
论文中"Holistically-Nested Edge Detection"使用的加权损失函数，具体用法见博客http://blog.youkuaiyun.com/majinlei121/article/details/78884531
【Caffe实践】损失函数解析
qq_23304241的博客
03-14 281
https://blog.youkuaiyun.com/chenriwei2/article/details/45291739
caffe study(3) 关于激活函数以及loss function
lien0906的专栏
07-14 1486
loss 是估计值和真实值之映射到某一空间的误差，而loss function就是这种误差的描述形式，loss function反映出了对于问题的定义。在caffe中，包含了常用的loss function，主要有以下几种： MULTINOMIAL_LOGISTIC_LOSS SIGMOID_CROSS_ENTROPY_LOSS SOFTMAX_LOSS EUCLIDEAN_LOSS
caffe 中的损失函数分析
u014114990的专栏
08-20 1万+
目前大部分机器学习算法都是基于统计学， 统计学习方法的三要素：模型策略和算法。 基本步骤：     1 得到有限的训练数据集合     2 确定包含所有可能的模型假设空间，即学习模型的集合    3 确定模型选择的准则，其学习策略    4 实现求解最优模型的算法，即学习的算法    5 通过学习方法 选择最优模型，（刚开始随机初始化模型）  6 利用学习的最优模型对新数据进行预测或
基于ArcFace损失函数训练的人脸特征提取模型
最新发布
所有专家都曾始于新手
07-21 922
摘要：ArcFace是一种基于加性角余量损失（Additive Angular Margin Loss）的深度人脸识别算法，通过在角度空间引入固定余量增强类间可分性。相比传统Softmax，其决策边界更清晰，特征分离效果更优（LFW准确率99.83%）。核心实现包括双L2归一化和角余量惩罚（典型参数s=64,m=0.5），支持工业级应用如智慧安防（10万+人脸库实时识别）。通过Partial-FC和CurricularFace等改进方案，在保持精度的同时显著提升训练效率（显存占用降95%）。当前面临低光照场
Caffe(caffe-fast-rcnn）配置Center Loss(其他网络层类似方法）
Muzythoof的博客
04-17 827
一、首先是配置CenterLoss原版的caffe是没有Centerloss这一层的。所以需要手动添加。参考博客：http://blog.youkuaiyun.com/samylee/article/details/76640240主要配置是一下几个文件：    src/caffe/proto/caffe.proto    include/caffe/layers/center_loss_layer.hpp ...
原始caffe添加CenterLoss_layer
samylee的博客
08-03 3220
CenterLoss_layer可以在原分类的基础上（某种程度上）可提升几个点左右（博主测试提升6个点），还不占前向时间，好东西啊！ 原理这里不介绍了，网上应有尽有！这里只是介绍如何在caffe中如何添加CenterLoss_layer这样的新层！
损失函数及特征提取网络
HJjtxy的博客
03-21 1380
Faster Rcnn损失函数：https://blog.youkuaiyun.com/Mr_health/article/details/84970776 SSD损失函数：https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9351802.html YOLOv3损失函数：这个和这个
center loss代码注释(caffe新添加层)
葫芦与瓢的博客
03-03 5321
#include <vector>#include "caffe/layers/center_loss_layer.hpp" #include "caffe/util/math_functions.hpp"namespace caffe{ template<typename Dtype> void CenterLossLayer<Dtype>::LayerSetUp(const ve
薛开宇caffe学习笔记深度解读与实战技巧
本笔记应该会包含如何在Caffe中配置训练参数，例如选择合适的损失函数和优化器，设置学习率衰减策略，使用权重衰减（L2正则化）等。笔记还可能介绍如何通过Caffe提供的工具进行模型的训练、验证和测试，以及如何保存...
评论
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