[업데이트 208.11.02 17:49] Caffe에서 로그를 확인하기 위한 방법입니다. Caffe C++ 코드내에 GLog의 경우는 별도로 생성되는 GLog를 통해 확인 할 수 있습니다. (GLog post) ./build/tools/caffe train --solver=/path/to/my_solver.prototxt 2>&1 | tee your_name.log subprocess.call(".build/tools/caffe train You/solver/path 2>&1 | tee You/log/path", shell=True) * 참고 : https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/0x8h97Si-Lk
[업데이트 2018.10.12 14:07] 45번째 요약할 논문은 "Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects"(https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/10615/106151E/Feature-fused-SSD-fast-detection-for-small-objects/10.1117/12.2304811.full?casa_token=He4OZZBG8XcAAAAA%3aK1w2ht7N9Mp_T3LYYhn_a3GgKSOreXxa9cWSXYuxxWQanVMDSJ5XE6nn2_WaEHxP1voaF8RT9w) 입니다. 본 논문의 Introduction에 대한 내용 요약입니다. 1. Intro..
[업데이트 2018.10.12 13:14] 44번째 요약할 논문은 "A CLOSER LOOK: SMALL OBJECT DETECTION IN FASTER R-CNN"(https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8019550) 입니다. 본 논문의 Introduction에 대한 내용 요약입니다. 1. Introduction 요약현재 Fast(er) R-CNN과 같은 object detection 파이프라인의 경우 deep neural network 기반으로 구성되어 있습니다. 비선형 활성 함수 적용 등 convolution을 여러번 거치면서 점점 더 추상적인 특징을 추출하게 됩니다. 이러한 convolution 과정중에 max-pooling을 수행하면서 feature ..
[업데이트 2018.10.25 16:32] Caffe에서 model 정의 등을 위해 사용되는 prototxt파일에 대해 visualization을 해볼 수 있는 웹사이트입니다. https://dgschwend.github.io/netscope/quickstart.html network 구조에 대해서 보여주며, 각 레이어별로 파라메터 사이즈 등 상세한 정보를 테이블로 보여줍니다.아래의 스크린샷은 Caffe에서 제공하는 AlexNet에 대한 caffe/models/bvlc_alexnet/deplay.prototxt 파일을 visualization한 결과입니다. 추가로 찾은 사이트 : http://yanglei.me/gen_proto/ * 참고[1] https://dgschwend.github.io/netsc..
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